ISSN 1003-8035 CN 11-2852/P
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基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价——以三峡库区巫山县为例

夏辉, 殷坤龙, 梁鑫, 马飞

夏辉, 殷坤龙, 梁鑫, 马飞. 基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价——以三峡库区巫山县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报, 2018, 29(5): 13-19.
引用本文: 夏辉, 殷坤龙, 梁鑫, 马飞. 基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价——以三峡库区巫山县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报, 2018, 29(5): 13-19.

基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价——以三峡库区巫山县为例

  • 摘要: 本文以三峡库区巫山县为研究区,利用收集的资料,提取出9类指标因子(高程、坡度、坡向、地形湿度指数TWI、地表粗糙度指数TRI、地层岩性、水系距离、构造距离、植被覆盖指数NDVI),利用相关性分析剔除高程因子。将灾害点和指标因子数据带入支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)模型,得到研究区滑坡易发性区划图。根据ROC曲线对模型的精确度进行评价,得到SVM模型的成功率和预测率曲线的AUC值分别为0.919和0.862,ANN模型分别为0.86和0.837,表明两个模型均适用于研究区滑坡易发性评价。根据以上工作,本文提出了基于Max{LSI(SVM);LSI(ANN)}函数的SVM-ANN模型,并将其应用到该区的滑坡易发性评价中。SVM、ANN和SVM-ANN模型中,历史滑坡灾害点分布在高-极高易发区的比例分别为90.06%、83.18%和94.01%,表明SVM-ANN模型更适用于滑坡灾害风险分析的实际应用。
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