结合GIS与FNN-SGD的雷波县泥石流易发性评价

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。