| 考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律 |
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| 引用本文： | 黄发明,李金凤,王俊宇,毛达雄,盛明强.考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律[J].地质科技情报,2022,41(2):44-59. |
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| 作者姓名： | 黄发明 李金凤 王俊宇 毛达雄 盛明强 |
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| 作者单位： | 南昌大学建筑工程学院,南昌330031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家重点研发计划;中国博士后基金;江西省博士后基金项目;国家重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子,现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离.但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量,带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感,导致滑坡易发性建模精度下降.提出了使用水系和公路的空间密度等连续型变量改进线状环境因子的适宜性.以江西省安远县为例,选取高程、...
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| 关 键 词： | 滑坡易发性预测 线状环境因子 空间密度 机器学习 地理信息系统 |
Modelling rules of landslide susceptibility prediction considering the suitability of linear environmental factors and different machine learning models |
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| Huang Faming,Li Jinfeng,Wang Junyu,Mao Daxiong,Sheng Mingqiang.Modelling rules of landslide susceptibility prediction considering the suitability of linear environmental factors and different machine learning models[J].Geological Science and Technology Information,2022,41(2):44-59. |
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| Authors: | Huang Faming Li Jinfeng Wang Junyu Mao Daxiong Sheng Mingqiang |
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