【摘 要】
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探讨空间分辨率和模型训练测试集比例等因素对滑坡易发性预测不确定性的影响具有重要意义。拟以江西省宁都县的滑坡为例,首先计算各环境因子在不同空间分辨率(15,30,60,90和120m)下的频率比值;然后将滑坡和非滑坡样本按照9/1,8/2,7/3,6/4和5/5的比例划分出不同的模型训练和测试数据集,由此得到25种组合工况下的模型输入和输出变量;再将其导入支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)模型中开展滑坡易发性预测,最后利用预测精度
【机 构】
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南昌大学建筑工程学院,成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,纽卡斯尔大学岩土科学与工程卓越研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41807285),成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室团队重点课题(SKLGP2019Z002),地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金(SKLGP2021K012)。
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探讨空间分辨率和模型训练测试集比例等因素对滑坡易发性预测不确定性的影响具有重要意义。拟以江西省宁都县的滑坡为例,首先计算各环境因子在不同空间分辨率(15,30,60,90和120m)下的频率比值;然后将滑坡和非滑坡样本按照9/1,8/2,7/3,6/4和5/5的比例划分出不同的模型训练和测试数据集,由此得到25种组合工况下的模型输入和输出变量;再将其导入支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)模型中开展滑坡易发性预测,最后利用预测精度
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