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结合GIS与FNN-SGD的雷波县泥石流易发性评价
1
作者
董艾嘉
邬春学
《软件导刊》
2022年第11期58-68,共11页
针对四川省凉山彝族自治州雷波县的泥石流易发性进行评价,首先考虑雷波县的自然地理和气候特点等因素,通过ArcGIS对获取的数据进行处理,并按照雷波县行政区域绘制相应的评价因子分类图,使用频率比法分析评价因子对泥石流灾害的敏感度;...
针对四川省凉山彝族自治州雷波县的泥石流易发性进行评价,首先考虑雷波县的自然地理和气候特点等因素,通过ArcGIS对获取的数据进行处理,并按照雷波县行政区域绘制相应的评价因子分类图,使用频率比法分析评价因子对泥石流灾害的敏感度;然后采用SMOTE算法增加少数类样本,使正样本与负样本达到均衡;最后提出FNNSGD模型应用于雷波县的泥石流易发性评价,并根据模型结果绘制泥石流易发性分布图,采用ROC曲线作为评估指标。实验结果表明,与前馈神经网络、逻辑回归、随机森林模型相比,FNN-SGD模型的准确率更高、稳定性更强,更适用于雷波县泥石流易发性评价。
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关键词
泥石流
GIS
前馈神经网络
逻辑回归
随机森林
FNN-SGD
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题名
结合GIS与FNN-SGD的雷波县泥石流易发性评价
1
作者
董艾嘉
邬春学
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《软件导刊》
2022年第11期58-68,共11页
文摘
针对四川省凉山彝族自治州雷波县的泥石流易发性进行评价,首先考虑雷波县的自然地理和气候特点等因素,通过ArcGIS对获取的数据进行处理,并按照雷波县行政区域绘制相应的评价因子分类图,使用频率比法分析评价因子对泥石流灾害的敏感度;然后采用SMOTE算法增加少数类样本,使正样本与负样本达到均衡;最后提出FNNSGD模型应用于雷波县的泥石流易发性评价,并根据模型结果绘制泥石流易发性分布图,采用ROC曲线作为评估指标。实验结果表明,与前馈神经网络、逻辑回归、随机森林模型相比,FNN-SGD模型的准确率更高、稳定性更强,更适用于雷波县泥石流易发性评价。
关键词
泥石流
GIS
前馈神经网络
逻辑回归
随机森林
FNN-SGD
Keywords
debris flow
GIS
feedforward neural network
logistic regression
random forest
FNN-SGD
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合GIS与FNN-SGD的雷波县泥石流易发性评价
董艾嘉
邬春学
《软件导刊》
2022
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