摘要
本发明涉及地质灾害预测领域,公开了一种未来情景下的滑坡易发性预测方法,方法包括步骤:根据研究区滑坡的孕灾环境和致灾因素,选择滑坡影响因子;滑坡影响因子进行预处理后,构建数据集;构建滑坡预测模型,利用数据集训练和验证所述滑坡预测模型,得到最佳参数的模型;将滑坡影响因子中的LULC因子和降雨因子替换成分别由PLUS模型模拟的LULC因子和大气环流模型模拟的降雨因子;将模拟的LULC因子、模拟的降雨因子、滑坡影响因子中的其它因子输入至最佳参数的模型,得到未来情景滑坡易发性预测结果。本发明有益效果是:弥补了往往只通过模拟单个滑坡影响因子进行滑坡易发性预测的不足,使得预测结果更具可信度。
技术关键词
易发性预测方法
滑坡预测模型
因子
情景
环流模型
马尔可夫链模型
工具包
地质灾害预测
参数
数据
邻域
矩阵
栅格
训练集
处理器
坐标系
社会
指令
数值
系统为您推荐了相关专利信息
智能监测控制方法
喷涂设备
支路
智能监测控制系统
动态
智能优化算法
置信规则库
地铁隧道施工
粒子群算法
进化算法
障碍物位置信息
投影图像数据
图像增强
矩阵
随机森林
后评估方法
投资效益
评估指标体系
模糊综合评价
参数计算技术
健康医疗数据
收益分配方法
XGBoost模型
收益分配系统
收益分配模型