一种基于机器学习的滑坡易发性评价方法

本发明提供一种基于机器学习的滑坡易发性评价方法，包括：确定评价指标和分级标准；构建得到滑坡易发性评价模型；所述滑坡易发性评价模型包括随机森林模型、模型超参数优化模块和线性加权组合模型；采用所述训练样本集对所述滑坡易发性评价模型进行训练，得到训练完成的所述滑坡易发性评价模型，并对研究区域中每个评价单元的滑坡易发性级别进行预测。本发明提供一种基于机器学习的滑坡易发性评价方法，利用随机森林模型准确得到各评价因子的权重，再对评价单元中各评价因子进行线性加权，得到的综合信息量值能够更为准确的反映评价单元的滑坡易发性等级，提高滑坡易发性结果的准确性，进而为滑坡灾害风险评估和管理提供可靠依据。