基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用

• 作者: 刘大雷 彭喆 毛伊敏 陈志刚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 不确定数据 决策树 危险性预测
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 3646-3650
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.033

摘要

滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法.该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证.实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志刚	中南大学软件学院	517	4717	33.0	48.0
2	毛伊敏	江西理工大学应用科学学院	48	203	8.0	12.0
4	彭喆	江西理工大学信息工程学院	5	42	4.0	5.0
5	刘大雷	江西理工大学信息工程学院	2	28	2.0	2.0