基于数据模型的浅层滑坡易感性评估方法
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基于数据模型的浅层滑坡易感性评估方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及滑坡灾害预测领域,公开了一种基于数据模型的浅层滑坡易感性评估方法。本发明通过分别模拟破坏和滑动区域进行了浅层滑坡易感性评估,使用逻辑回归(LR)评估浅层滑动破坏,LR还具有允许对具有异常分布的变量进行积分的优势。此外,LR对诱发因素的条件依赖性不敏感,这可能导致高估空间概率值。对于滑动评估,提出了一个简单的CA模型。本发明的主要目的是构建最终的浅滑坡敏感性图,包括失效和跳动区域。最后,本发明旨在实现低成本方法与有限输入数据的结合,从而使敏感性评估具有良好的性能,并且可以轻松应用于其他研究领域。
本发明涉及滑坡灾害预测领域,公开了一种基于数据模型的浅层滑坡易感性评估方法。本发明通过分别模拟破坏和滑动区域进行了浅层滑坡易感性评估,使用逻辑回归(LR)评估浅层滑动破坏,LR还具有允许对具有异常分布的变量进行积分的优势。此外,LR对诱发因素的条件依赖性不敏感,这可能导致高估空间概率值。对于滑动评估,提出了一个简单的CA模型。本发明的主要目的是构建最终的浅滑坡敏感性图,包括失效和跳动区域。最后,本发明旨在实现低成本方法与有限输入数据的结合,从而使敏感性评估具有良好的性能,并且可以轻松应用于其他研究领域。
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