随机森林与GIS的泥石流易发性及可靠性

论文摘要

目前基于GIS的泥石流易发性(简称DFS)评价模型中,统计类型模型的因子须保证独立性,且权重受区间划分控制;线性机器学习难以处理非线性问题、而常用非线性模型调试效率低.鉴于随机森林(RF)能有效克服常用模型的诸多不足,且在DFS评价中的应用极少,首先展开基于RF的DFS评价,采用线性、RBF支持向量机、二次判别分析、RF等经贝叶斯优化的模型和26种泥石流影响因子;然后,分别以RF的相对权重排序和蒙特卡洛方法研究因子组合和建模样本变化下DFS评价的可靠性.结果表明:RF不易发和较易发区中有21个因子可指示泥石流孕育环境差异;RF的相对权重排序能有效确定易发模型的局部最优因子组合;随机样本划分导致的评价不确定性在中易发区最大,应通过提高建模样本比例和改善模型降低;RF的预测能力指标AUC为0.86、全局预测精度为0.79、F1分数为0.66、brier分数为0.14,以及它们的可靠度最优,可作为DFS定量评估的优先选择.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张书豪,吴光

关键词: 泥石流易发性,随机森林,可靠性,支持向量机,二次判别分析,因子组合,工程地质

来源: 地球科学 2019年09期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,地质学,工业通用技术及设备,计算机软件及计算机应用

单位: 西南交通大学地球科学与环境工程学院

基金: 中国铁路总公司科技开发计划(No.2010G004-I)

分类号: P642.23;P208

页码: 3115-3134

总页数: 20

文件大小: 12877K

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