摘要
本发明提供的一种山洪孕育背景数据对山洪分区单因素影响的定量评价方法,包括:收集目标区域的山洪孕育背景数据,应用山洪分区模型得到山洪分区结果,山洪分区模型采用第一有监督机器学习模型或第一无监督机器学习模型,针对第一无监督机器学习模型,通过山洪分区结果对第二有监督机器学习模型进行训练,得到有监督支持模型;将第一有监督机器学习模型或有监督支持模型与山洪孕育背景数据输入解释模型,通过每维度山洪孕育背景数据对第一有监督机器学习模型或有监督支持模型的预测结果的边际贡献来提供各维度山洪孕育背景数据在山洪分区过程中的贡献,得到各维度山洪孕育背景数据对分区结果的影响。本发明实现了山洪分区结果的透明化和可解释性。
技术关键词
定量评价方法
节点
无监督机器学习
数据
分区模型
栅格
空间分布结构
聚类
邻域
有效性
热点分析方法
邻居
矩阵
标签
山洪灾害
指标
参数
神经网络模型
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风格迁移方法
卡通图片
注意力机制
预训练模型
多光谱
电力系统故障
保护控制设备
电网运行状态
支持向量机模型
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性能测试评估方法
节点
性能测试数据
数字孪生体
测试探针
特征提取模块
订正方法
气象雷达
卷积模块
双向长短期记忆网络