機器學(xué)習(xí)模型廣泛應(yīng)用于區(qū)域性滑坡易發(fā)性分析。模型的選擇關(guān)系到評價結(jié)果的可信度、準確率和穩(wěn)定性�，F(xiàn)有滑坡易發(fā)性分析模型對比研究側(cè)重模型的預(yù)測精度。模型的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)量敏感性對機器學(xué)習(xí)模型的性能評估同樣非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域為研究區(qū),以四川省綿陽市北川縣為驗證區(qū),從預(yù)測精度、穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)量敏感性3個方面深入對比BP（Back Propagation）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和CART（Classification and Regression Tree）決策樹模型在滑坡易發(fā)性分析中的效果,主要結(jié)論如下:①在逐漸增加一定數(shù)量訓(xùn)練樣本的過程中,BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度的增長率更高。在蔡源流域內(nèi),當訓(xùn)練樣本數(shù)量增加10 000時,BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度上升5.22%,CART決策樹模型的預(yù)測精度上升2.11%。②BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度高于CART決策樹模型,且較為穩(wěn)定。在100組數(shù)據(jù)集上,BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型驗證集預(yù)測精度的均值和驗證集滑坡樣本預(yù)測精度的均值分別為81.60%和84.86%,高于CART決策樹模型的72.97%和76.59%。與此同時,BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對... 

【文章來源】：地球信息科學(xué)學(xué)報. 2020,22(12)北大核心

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【部分圖文】：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

CART決策樹模型由根節(jié)點、內(nèi)部結(jié)點和葉子節(jié)點構(gòu)成，葉子節(jié)點對應(yīng)分類結(jié)果，其它節(jié)點對應(yīng)分類規(guī)則（圖2）。CART決策樹模型的分類規(guī)則是逐節(jié)點形成的，根節(jié)點根據(jù)分類標準，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分割為2個子集，其他每個內(nèi)部節(jié)點接收來自上一層的數(shù)據(jù)集并繼續(xù)劃分為2個子集，直到在葉子節(jié)點獲得分類結(jié)果。從根節(jié)點到葉子節(jié)點的每條路徑都可以構(gòu)成一個分類規(guī)則序列。CART決策樹模型使用基尼指數(shù)制定每個節(jié)點的分類規(guī)則[28]，基尼指數(shù)越小代表劃分子集的純度越高，對應(yīng)的分類標準越好。3 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

蔡源流域位于福建省南平市延平區(qū)，面積約25.47 km2。2010年6月中旬的連日強降雨，在該流域誘發(fā)了大量的山體滑坡、崩塌、泥石流等次生災(zāi)害，造成了巨大的人員傷亡和財產(chǎn)損失。本研究數(shù)據(jù)來源于伍宇明等[30]使用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)內(nèi)容包含滑坡、崩塌、碎屑流等邊坡地質(zhì)災(zāi)害，即廣義的滑坡災(zāi)害。全流域共有1400余處滑坡區(qū)域，具有規(guī)模小、數(shù)量多、頻率大3種特征。大量的滑坡樣本可以為本研究提供充足的數(shù)據(jù)，滑坡的具體分布情況如圖3所示。3.2 滑坡影響因子

【參考文獻】：
期刊論文
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