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1.
4.
对于滑坡易发性预测建模，连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量（attribute interval numbers，AIN）和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律，以江西省上犹县为例，考虑5种连续型环境因子AIN划分（4、8、12、16及20）和5种数据驱动模型（层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）、逻辑回归（logistic regression，LR）、BP神经网络（back-propagation neural network，BPNN）、支持向量机（support vector machine，SVM）和随机森林（random forest，RF）），总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性（包括精度评价和统计规律等）分析.结果表明:（1）对于同一模型，随着AIN值从4增加至8再到20时，易发性预测精度先逐渐提升，然后缓慢提升直至稳定；（2）对于同一AIN值，RF模型预测精度最高，其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型；（3）在25种组合工况下，AIN=20和RF模型的预测精度最高，AIN=4和AHP模型精度最低，但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高；（4）更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低，更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型. 相似文献
5.
在无真实观测值的情况下，本文利用广义三角帽方法评估了五种GRACE时变重力场模型（CSR、GFZ、GRGS、HUST发布的球谐系数解和JPL发布的Mascon解）反演中国大陆地区2003-2013年水储量变化的不确定性.研究结果表明，CSR、GFZ、JPL、HUST和GRGS反演月水储量变化不确定性的区域平均RMS分别为14.4 mm、26.3 mm、25.3 mm、26.6 mm和56.1 mm，其中GRGS的结果未恢复泄漏信号；在季和年尺度上，模型的不确定性均小于月尺度；扣除周期和趋势信号后，各模型反演结果更为一致.除长江流域外，CSR在13个流域的不确定性均小于其他模型，GRGS反演各流域水储量变化的不确定性通常较大，且可能高估了温带大陆性气候地区水储量的波动；CSR和JPL的不确定性受流域周边水文特征、气候类型、流域面积和形状的影响相对较小，不确定性变化范围分别为2.3~17.1 mm和5.6~22.5 mm，GFZ和HUST受影响较大，不确定性变化范围分别为5.5~35.1 mm和4.0~40.6 mm.本文的研究结果为GRACE产品不确定性评估提供了新的途径，为GRACE时变重力场模型的选取提供参考. 相似文献
6.