基于 Ant-Miner 的洪灾风险区划模型及应用

• 作者: 吴旭树 廖威林 王兆礼 赖成光 陈晓宏 黄锐贞
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 洪灾 风险区划 蚁群优化算法 规则挖掘 北江流域
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 122-129
• 页数: 8页
• 分类号: TV877
• 字数: 5807字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2015.05.023

摘要

应用蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）进行规则挖掘是一个新的研究热点。为解决指标变量与风险级别间非线性关系，提出一种基于蚁群规则挖掘算法（Ant-Miner）的洪灾风险区划模型。在 GIS 技术支持下，将该模型应用于北江流域洪灾风险区划实例中，结果表明：① Ant-Miner 模型可挖掘15条适合研究区的洪灾风险分类规则，这些规则以简单的条件语句形式表现，便于生成风险区划图；② Ant-Miner 模型测试精度（95.1％）高于相同条件下 BP 神经网络模型的精度（92.9％），表明其分类性能更好，对洪灾风险区划具有更好的适用性；③研究区高风险区主要集中于降雨量较大、地势平缓低洼、人口财产密集的地区，与历史洪灾风险情况较吻合，表明所构建的模型科学合理，可为流域洪灾风险评价提供了新思路。