滑坡危险性评价模型中的量化方式研究——以永嘉县为例

• 作者: 吴文渊 孔凡立 张重 沈晓华 苏楠 邹乐君
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡 人工神经网络 量化 分布
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 16-20
• 分类号: P694
• 字数: 3584字
• 语种: 中文

摘要

滑坡因子的分段和量化问题非常复杂,相同的滑坡因子在不同条件下对滑坡的贡献会有所不同,甚至完全相反.针对浙江省永嘉县具体滑坡点各个滑坡因子的分布情况,提出滑坡因子量化方案,并应用该方案构建滑坡危险性评价的神经网络模型.通过不同模型的对比分析,认为基于量化方案的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)神经网络模型的实用性最强,结果最为满意,其滑坡分布的验证正确率达到84.2%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈晓华	浙江大学理学院地球科学系	39	583	11.0	23.0
2	邹乐君	浙江大学理学院地球科学系	24	521	10.0	22.0
3	吴文渊	浙江大学理学院地球科学系	6	86	5.0	6.0
4	张重	浙江大学理学院地球科学系	3	21	3.0	3.0
5	苏楠	浙江大学理学院地球科学系	6	55	3.0	6.0
6	孔凡立	浙江大学理学院地球科学系	3	22	3.0	3.0