论文摘要
地质灾害是影响长输管线安全运行的重要因素,为减少地质灾害对长输管线的影响,有效预防、规避长输管线的安全风险,本文基于西南油气田仁寿作业区的地质灾害数据,以研究区地质灾害为预测变量,高程、坡度、坡向、地表覆盖为响应变量,采用人工神经网络、决策树、支持向量机3种机器学习方法分析研究区域地质灾害的发生规律,并进一步预测研究区内长输管线发生地质灾害的概率。通过模型对比,相较于人工神经网络和支持向量机,决策树的方法具有更高的预测精度,其预测正确率达0.86。本文的分析结果对研究区管线管理部门具有重要参考价值,相关部门可根据模型预测出的管线点发生地质灾害的概率,提前做好地质灾害预防工作。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄桥,杨洋,吴思,陈勇,谢磊
关键词: 长输管线,地质灾害,机器学习,模型预测
来源: 测绘与空间地理信息 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,石油天然气工业
单位: 西南石油大学地球科学与技术学院,四川省第三测绘工程院
基金: 南充市市校科技合作专项(C17SY4016)资助
分类号: P694;TE973
页码: 97-100
总页数: 4
文件大小: 509K
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