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支持向量机在泥石流危险度评价中的应用研究
引用本文:原立峰,周启刚,马泽忠.支持向量机在泥石流危险度评价中的应用研究[J].中国地质灾害与防治学报,2007,18(4):29-33,39.
作者姓名:原立峰  周启刚  马泽忠
作者单位:1. 南京邮电大学电子信息科学系,江苏,南京,210003
2. 重庆工商大学旅游学院,重庆,400067
3. 重庆市土地勘测规划院,重庆,400020
摘    要:为改善传统泥石流危险度评价方法存在的缺陷,提出了基于支持向量机的泥石流危险度评价方法,并建立了支持向量机评价模型。研究选取泥石流一次(可能)最大冲出量(L1)、泥石流发生频率(L2)、流域面积(S1)、主沟长度(S2)、流域最大相对高差(S3)、流域切割密度(S6)和泥沙补给段长度比(S9)7个因子作为泥石流沟谷危险度评价因子,运用支持向量机理论,选用径向基(RBF)核函数,采取"试错法"进行参数优选;确定参数C=8,γ=2。以云南省37条泥石流沟的259个基础数据为样本进行学习训练和测试,建立了泥石流危险度评价的支持向量机模型。并将该模型应用于黄河积石峡水电站库区的泥石流危险性评价中进行验证。将模型评判结果和模糊数学方法的评价结果进行对比分析,结果的一致性达到73.33%。研究认为支持向量机方法能够成功地应用到泥石流危险度评价中,且具有较高的精度及很强的泛化能力,应用前景广阔。

关 键 词:泥石流  危险度评价  支持向量机  模糊教学方法
文章编号:1003-8035(2007)04-029-06
收稿时间:2007-03-08
修稿时间:2007-05-21

Application of SVM on debris flow hazard assessment
YUAN Li-feng,ZHOU Qi-gang,MA Ze-zhong.Application of SVM on debris flow hazard assessment[J].The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2007,18(4):29-33,39.
Authors:YUAN Li-feng  ZHOU Qi-gang  MA Ze-zhong
Abstract:
Keywords:debris flow  hazard assessment  support vector Machine(SVM)  fuzzy mathemmatic method
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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