基于渐进式优化框架的泥石流易发性评价方法

本发明公开了一种基于渐进式优化框架的泥石流易发性评价方法，包括研究区的基础资料进行收集和整理；选取评价因子，并对评价因子进行相关性分析；划分流域单元，构建频率比模型进行易发性评价，并选择最优流域单元；采用半监督学习对负样本进行选择，构建机器学习数据集；通过对比不同Boosting算法和超参数优化算法，通过多种评估指标构建乡镇尺度下精度最高的评价模型以及采用SHAP技术，以量化分析不同评价因子对评价模型决策过程的贡献。本发明通过渐进式优化框架的方法不仅能够为乡镇区域地质灾害的风险评估提供精确且可解释的理论支撑，也将为灾害管理与防控策略的优化提供重要的实践参考，从而有效降低潜在风险和经济损失。