本文關鍵詞：GIS支持下應用PSO-SVM模型預測滑坡易發(fā)性

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【摘要】：滑坡災害易發(fā)性預測是滑坡監(jiān)測、預警與評估的關鍵技術。如何有效地選取評價因子和構建預測模型是滑坡災害定量預測研究中的難題。本文以三峽庫區(qū)長江干流岸坡作為研究區(qū),通過地形、地質和遙感等多源數(shù)據(jù)融合,提取滑坡孕災環(huán)境和誘發(fā)因素的信息作為評價因子。在此基礎上,針對滑坡災害的非線性和不確定性特征,采用粒子群算法對支持向量機模型參數(shù)進行全局尋優(yōu),構建粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-支持向量機(support vector machine,SVM)模型,定量預測滑坡易發(fā)性。最后通過分類精度比較分析基于格網(wǎng)單元和對象單元的滑坡易發(fā)性預測精度,結果表明,基于對象單元的PSO-SVM預測精度較高,其曲線下面積為0.841 5,Kappa系數(shù)為0.849 0,預測結果與野外實際調查情況較為一致,可為三峽庫區(qū)滑坡防災減災工作提供參考。
【作者單位】： 中國地質大學(武漢)地球物理與空間信息學院;國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室;
【關鍵詞】： 滑坡 模型單元 PSO-SVM 預測
【基金】：國家自然科學基金(41501470) 國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室開放基金(KF-2015-01-006) 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室開放基金~~
【分類號】：P642.22;P208
【正文快照】： 項目資助:國家自然科學基金(41501470);國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室開放基金(KF-2015-01-006);資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室開放基金�；聻暮σ装l(fā)性預測是滑坡監(jiān)測、預警與評估的關鍵技術,是在現(xiàn)有滑坡災害調查、編錄的基礎上,構建科學的預測模型,即依

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本文編號：590262