原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素不能有效刻画及处理和现有的OPTICS-PLUS聚类算法需要设置密度阈值、时间复杂度高等问题进行了研究,为了提高滑坡危险性预测准确率,提出一种不确定NNSB-OP-TICS聚类算法并应用于滑坡预测中.首先对OPTICS-PLUS算法扩张策略进行优化,避免了人工设置密度阈值,提高了算法效率;然后根据降雨量数据的分布特征,综合EW型距离公式和云模型理论,提出EC型距离公式,有效处理不确定数据降雨量;最后将不确定NNSB-OPTICS聚类算法应用于延安市宝塔区滑坡危险性预测中,建立滑坡危险性预测模型,滑坡预测精度达到89.7%.实验结果表明,该方法能够有效提高滑坡危险性预测精度,具有较高的可行性.
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文献信息
篇名 不确定NNSB-OPTICS聚类算法在滑坡危险性预测中的研究与应用
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 滑坡 危险性预测 不确定数据 OPTICS算法
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 系统应用开发
研究方向 页码范围 127-131,158
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.06.0653
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛伊敏 江西理工大学信息工程学院 48 203 8.0 12.0
2 张灿龙 江西理工大学信息工程学院 2 2 1.0 1.0
3 李忠利 江西理工大学信息工程学院 4 2 1.0 1.0
4 陈华彬 江西理工大学信息工程学院 3 2 1.0 1.0
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2019(2)
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研究主题发展历程
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滑坡
危险性预测
不确定数据
OPTICS算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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