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人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比 总被引:1,自引:0,他引:1
机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP(Back Propagation)人工神经网络模型和CART(Classification and Regression Tree)决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。 相似文献
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贝内文托地区是亚平宁孕震带的一部分。该带在历史上和现代都曾经历过大的破坏性地震事件。研究地区位于伊尔皮尼亚断层的北端。该断层在1980年伴随着造成大约3000人伤亡的M_s=6.9正断层地震产生了破裂。本文旨在了解贝内文托地区上地壳的横向非均匀性并试图确定可能发生大地震的断裂段。这一工作受到识别那些由速度异常推断的大断层的岩石非均匀性可反映断裂块存在的启发。这些断裂块在大的破裂间隙中表现不同。本文中,我们利用由地方地震台阵于1991年和1992年记录的背景地震活动来确定贝内文托地区的地壳结构。这些资料提供了一个研究在几次大地震发生之前大的孕震层的构造间断性存在的很好的机会。我们已获得的主要成果是得到了在马泰塞石灰岩地块下边上地壳中两个NW走向的高速层的轮廓。这些高速层被解释成在至少2km深度处向下延伸30~40km的高强度区。这些高速层与历史地震(1688年,1805年)的最大烈度区的对应性表明,这些异常描述了有可能产生M=6.5~7.0的地震的南亚平宁地震带中两个断裂段的范围,根据层析成象结果得出的两个地段与等震区之间的横向偏离可能与横向右旋断层有关。 相似文献
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李云峰 《地球科学与环境学报》1991,(2)
本文用逐步回归分析方法对洛川黄土孔隙性诸要素进行了变量筛选,选出了影响渗透系数的孔隙要素,并建立了随机数学模型,定量解决了影响渗透系数的孔隙多少和孔隙形状问题,初步确定出了洛川黄土地层透水性与孔隙性的关系。 相似文献
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金属活动态提取法及其在黑龙江大兴安岭森林覆盖区的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
文雪琴 《地球科学与环境学报》2006,28(4):43-48
介绍了金属活动态的理论依据、成晕机制及提取方法,并应用金属活动态提取法在大兴安岭原始森林覆盖区对已知矿进行试验研究,发现在高寒森林覆盖区,利用金的水提取态异常强度低,异常不明显,而金的粘土结合态和铁锰氧化物结合态异常清晰地反映在矿体上方,异常强度居于中等。金的有机质结合态异常值虽然高,但容易受有机质在样品中颗粒大小等因素的影响而使异常出现多个峰值。总之,利用金属活动态提取法在高寒森林覆盖区进行找矿可以快速有效地确定异常,但要注意排除过多有机杂质在提取过程中的影响。 相似文献
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