[1]夏辉,殷坤龙,梁鑫,等. 基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价——以三峡库区巫山县为例[J].中国地质灾害与防治学报,2018,29(5):13-19.
 [J].The Chinese Journal of Geological Hazard and control,2018,29(5):13-19.
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 基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价——以三峡库区巫山县为例()
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《中国地质灾害与防治学报》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
29
期数:
2018年5
页码:
13-19
栏目:
出版日期:
2018-10-25

文章信息/Info

作者:
 夏辉; 殷坤龙; 梁鑫; 马飞;
关键词:
 滑坡易发性评价 SVM ANN ROC曲线
文献标志码:
A
摘要:
 本文以三峡库区巫山县为研究区,利用收集的资料,提取出9类指标因子(高程、坡度、坡向、地形湿度指数TWI、地表粗糙度指数TRI、地层岩性、水系距离、构造距离、植被覆盖指数NDVI),利用相关性分析剔除高程因子。将灾害点和指标因子数据带入支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)模型,得到研究区滑坡易发性区划图。根据ROC曲线对模型的精确度进行评价,得到SVM模型的成功率和预测率曲线的AUC值分别为0.919和0.862,ANN模型分别为0.86和0.837,表明两个模型均适用于研究区滑坡易发性评价。根据以上工作,本文提出了基于Max{LSI(SVM);LSI(ANN)}函数的SVM-ANN模型,并将其应用到该区的滑坡易发性评价中。SVM、ANN和SVM-ANN模型中,历史滑坡灾害点分布在高-极高易发区的比例分别为90.06%、83.18%和94.01%,表明SVM-ANN模型更适用于滑坡灾害风险分析的实际应用。

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更新日期/Last Update: 2018-11-23