逻辑回归与支持向量机模型在滑坡敏感性评价中的应用

• 作者: 孟兴民 王思源 谭龙 陈冠
• 来源期刊: 工程地质学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 白龙江流域 逻辑回归 支持向量机 敏感性制图 滑坡
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 地质灾害与斜坡稳定性
• 页码范围: 56-63
• 页数: 8页
• 分类号: P642.21
• 字数: 6711字
• 语种: 中文

摘要

白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义.本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子;经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子:高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度;分别使用二元逻辑回归模型(LR)和支持向量机模型(SVM)对该区域进行滑坡敏感性评价;最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证.研究结果表明,两模型各能将38.76％、14.48％、9.40％、11.28％、26.07％和13.49％、21.61％、8.17％、26.70％、30.04％的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区;精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭龙		1	33	1.0	1.0
2	陈冠		1	33	1.0	1.0
3	王思源		1	33	1.0	1.0
4	孟兴民		1	33	1.0	1.0