一种基于机器学习的沿河村落山洪灾害评价方法

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一种基于机器学习的沿河村落山洪灾害评价方法
申请号:CN202410944632
申请日期:2024-07-15
公开号:CN119130106A
公开日期:2024-12-13
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于机器学习的沿河村落山洪灾害评价方法,涉及山洪灾害研究领域。该基于机器学习的沿河村落山洪灾害评价方法,包括构建沿河村落山洪灾害指标体系:基于灾害体系的理论框架,选择山丘区沿河的村落为基础单元,并结合这些村落的独特性质,从致灾因子、孕灾环境和承灾体三个维度出发选取指标,构建一个综合村落、河段、流域的风险评价体系;风险等级划分:基于历史山洪灾害发生的次数及所造成的破坏程度,对沿河村落的山洪灾害风险等级进行划分。通过基尼指数分析各个指标重要性:计算各风险指标的基尼指数,可以得到各风险指标的重要性;在实例分析中,河段隐患层面的指标贡献度总和达到了61.65%。
技术关键词
山洪灾害风险 评价方法 指标 随机森林模型 山洪灾害研究 指数 组合预测模型 监督学习模型 样本 泥石流灾害 投票方法 高风险 数据 采样方法 有效性 节点 变量
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