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参数优化问题直接影响着支持向量机的预测精度和泛化能力,粒子群优化算法具有全局最优搜索能力,因此通过粒子群算法优化支持向量机参数可以有效提高预测精度.以延长县历史滑坡数据为基础,分析了岩性、地貌类型、土壤厚度、坡度、坡向、坡高与滑坡分布的关系,并利用滑坡密度值对各定性或定量因子进行了归一化处理;在此基础上,通过区域内所划分的１６３００个斜坡单元作为评价单元,采用粒子群优化支持向量机(PSOＧSVM)算法完成了延长县滑坡的易发性评价.从滑坡密度指标角度来看,评价结果中高易发区和极高易发区的历史滑坡数占比７２．１９％,通过滑坡面积百分比(LAR)等指标进行了有效的验证,均显示出对滑坡易发性评价效果良好. 相似文献
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基于粒子群优化支持向量机的延长县滑坡易发性评价 总被引：4，自引：0，他引：4
参数优化问题直接影响着支持向量机的预测精度和泛化能力,粒子群优化算法具有全局最优搜索能力,因此通过粒子群算法优化支持向量机参数可以有效提高预测精度。以延长县历史滑坡数据为基础,分析了岩性、地貌类型、土壤厚度、坡度、坡向、坡高与滑坡分布的关系,并利用滑坡密度值对各定性或定量因子进行了归一化处理;在此基础上,通过区域内所划分的16 300个斜坡单元作为评价单元,采用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)算法完成了延长县滑坡的易发性评价。从滑坡密度指标角度来看,评价结果中高易发区和极高易发区的历史滑坡数占比72.19%,通过滑坡面积百分比(LAR)等指标进行了有效的验证,均显示出对滑坡易发性评价效果良好。 相似文献
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