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我国滑坡灾害分布范围广,危害严重。区域滑坡危险性评价一直都是滑坡灾害防灾减灾的重要内容之一。近年来,随着大数据和人工智能技术的飞速发展,机器学习技术逐渐在滑坡灾害危险性评价方面得到广泛应用,并取得了较好效果。在大量研读文献的基础上,系统阐述了基于机器学习技术的滑坡危险性评价方法研究现状。综述从评价因子选择与量化归一化、数据清洗与样本集构建、模型选取与训练评价等三个关键环节对现有研究成果进行分析评述,最后对机器学习滑坡危险性评价方法的发展趋势提出讨论意见。 相似文献
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同构迁移学习理论和算法研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
迁移学习的目的是解决目标领域中训练样本不足的学习问题,可以把一些在其他相关的源领域中获得的知识,迁移到目标领域中.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设：用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个较好的分类模型.按照源领域和目标领域的特征空间是否相同可划分为同构迁移学习和异构迁移学习.本文主要针对同构迁移学习的相关研究进展进行了综述,从理论、算法、应用方面介绍了在该领域所做的研究工作,并指出了同构迁移学习未来可能的研究方向. 相似文献
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东北黑土区沟蚀严重且分布面积广,目前对其进行监测大多基于目视解译,自动化程度低,急需一种快速提取方法。本文选取沟蚀严重的黑龙江省宾县马蛇子河流域,基于高分七号影像,以目视解译结果为参照,比较流向边缘检测、机器学习、深度学习3种方法自动提取侵蚀沟的精度。结果表明：(1)流向边缘检测方法依赖高精度地形数据,高分七号立体像对生成的地形数据垂直精度低,侵蚀沟整体提取精度仅为6.7%,无法用于切沟和浅沟的自动提取;(2)机器学习方法需要人为设置分割参数并设计分类特征,自动化程度较低,侵蚀沟整体提取精度可达50.7%,对切沟识别精度可达83.1%,但对浅沟识别精度仅为9.2%;(3)深度学习方法采用端对端的模式,无须人为设计特征提取器,自动化程度高,整体提取精度可达60.8%,对切沟识别精度可达68.1%,对浅沟识别精度可达69.7%。 相似文献
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多源径流数据是理解地表水资源分布格局和演变规律的基础,径流数据的比较和筛选是其应用和推广的前提,但中国范围内的径流数据比较研究仍相对缺乏。本研究在中国九大流域片,选取控制范围不重叠、1961—2014年天然径流资料连续的82个水文站,从多年平均径流量和径流变化趋势两个方面,评价了CMIP6地球系统模式、ISIMIP3a全球水文模型、基于陆面模型的GLDAS和CNRD、基于机器学习的GRUN等四类33套径流数据集的质量。研究表明：(1)百分比偏差的评价结果显示,经过偏差校正的CMIP6、ISIMIP3a、GLDAS、GRUN、CNRD均能较好模拟大部分流域的平均径流;综合标准差、均方根误差、皮尔逊相关系数3个评价角度的泰勒图分析结果显示,CNRD在松辽河流域,长江、珠江、东南诸河流域,西北、西南诸河流域表现最优,偏差校正后的CMIP6和GLDAS多模型平均结果在黄淮海流域表现最优。(2)多源径流数据对多年平均径流量的模拟普遍较好,而对年径流变化趋势的模拟结果较差,特别是CMIP6和GRUN严重低估了径流趋势,约10个流域的趋势模拟结果与天然径流资料的趋势相反。(3)多源径流数据在相对干旱... 相似文献
336.
特定的计算工具帮助地质学家识别和分类油井钻探的岩石岩性,降低成本并提高工作效率。机器学习方法集成了大量信息,能够高效地实现模式识别和准确决策。文章将挪威海5口油井进行岩性分类,通过将数据随机分为训练集(70%)和测试集(30%),利用多变量测井参数数据进行训练和验证,对比多层感知器(MLP)、决策树、随机森林和XGboost等模型的应用效果。研究结果显示,XGBoost模型在数据的泛化性方面表现更佳,其准确率为95%;随机森林模型次之,准确率为94%;而多层感知机(MLP)和决策树模型表现出较好的鲁棒性,准确率分别为92%和90%。 相似文献
337.
高斯过程机器学习在边坡稳定性评价中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
针对边坡工程是复杂的非线性系统,采用常规的理论分析和数值计算方法难以满足对边坡稳定性评价的高精度与快速性的要求,为此,提出对处理非线性复杂问题具有很好的适应性一种有概率意义的核学习机--高斯过程机器学习方法来解决边坡稳定性的合理评价问题,建立了相应的边坡稳定性预测模型。工程应用研究结果表明,采用高斯过程机器学习方法进行边坡稳定性评价是科学可行的,该方法能很好地表达边坡稳定性与各影响因素之间的非线性映射关系,能方便快捷地给出合理可靠且具有概率意义的边坡稳定状态评价结果,为实现边坡快速设计的工程实践要求提供了一条新的途径。 相似文献
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基于组合核函数的高斯过程边坡角智能设计 总被引：2，自引：0，他引：2
高斯过程(GP)是近年来发展迅速的一种全新学习机。与支持向量机(SVM)相比,该方法有着容易实现、超参数可自适应获取及预测输出具有概率意义等优点。结合边坡工程中的边坡角设计,编写了在多种因素影响下边坡角设计的GP程序,为克服单一核函数预测精度和网络泛化能力差的缺点,采用单一核函数相加作为GP的组合核函数,将自动关联性测定参数（ARD）引入其中,建立了关于超参数的GP回归网络模型,使用共轭梯度下降算法导出最优超参数,用ARD超参数进行输入属性相关性分析和特征选取,并以此网络对测试样本进行学习预测,结合支持向量回归方法给出了在回归问题上的应用和对比分析。结果表明：在边坡角智能设计应用中,采用组合核函数的GPR网络ARD参数具有明确的物理意义,预测回归性能优于SVM,且预测输出的概率解释能更好的体现预测值的代表性,为边坡角设计开辟新径。 相似文献
339.
静力触探试验(CPT)通常是垂直于地表进行的,用以识别工程场地土层分布情况。实际工程中,常常由于时间和预算的限制,工程场地中的CPT探测点数量有限且分布稀疏。准确推测CPT探测点之间未测区域的数据和分层情况非常困难。本文提出了一种贝叶斯学习算法来解决这一难题。该方法可使用少量CPT探测点来预测二维剖面中土的分类和分层。该方法包括3部分:(1)使用贝叶斯学习对CPT数据进行二维空间插值;(2)利用Robertson土性分类图在二维剖面中确定每个位置(包括已探测和未探测的位置)土性分类(SBT);(3)使用边缘探测方法描绘二维剖面中的土层边界。本方法仅利用少量CPT探测点可直接得到表征二维地质剖面的高分辨率CPT数据和土体分类信息,并自动划定土层边界。本文用模拟算例探讨了该方法的效果。结果表明,仅使用5个CPT探测点的数据即可得到合理的推测结果。此方法可应用于地质信息化研究和城市地下空间建模。 相似文献
340.
针对B区块S油层含泥含钙中低孔特低渗储层渗透率计算精度低的难题,分析岩性、物性、孔隙结构对储层渗透率的影响,明确了孔隙度、泥质含量、钙质含量、孔隙结构是影响B区块S油层特低渗储层渗透率的主要因素,其中,孔隙结构是影响特低渗储层渗透率的关键因素.综合运用压汞曲线、孔喉半径分布特征以及流动单元指数反映特低渗储层孔隙结构变化,将特低渗储层按不同孔隙结构划分成3种类型,建立了特低渗储层类型的判别标准.利用中子测井、密度测井、声波测井、微球形聚焦测井、深浅侧向电阻率测井差值的绝对值等5个储层类型识别的敏感测井响应及参数,使用决策树法、最邻近结点法、BP神经网络法和支持向量机法建立了4种基于机器学习的储层判别方法,储层类型判别准确率依次提高,其中,基于支持向量机的储层类型判别方法判别准确率最高92.2%,且对3种类储层判别效果均很好.针对3类储层分别建立了渗透率计算公式．实际井解释结果表明,基于机器学习储层分类的渗透率模型计算B区块S油层特低渗储层渗透率精度明显高于储层分类前渗透率计算精度,其中,基于支持向量机储层分类计算的渗透率精度最高． 相似文献