摘要
本发明涉及滑坡易发性评价技术,尤其是一种基于Stacking集成技术的滑坡易发性动态评价方法,其包括以下步骤:S1、滑坡评估因子初选,构建滑坡易发性评估因子数据库;S2、构建区域滑坡易发性评估数据集,进行滑坡易发性评估模型构建并对模型易发性评估结果进行评价验证;S3、采用引入了动态因子的评估因子组合进行滑坡易发性动态评估;S4、基于Stacking集成技术进行滑坡易发性动态评估,建Stacking集成机器学习模型,采用引入了动态因子的评估因子组合进行滑坡易发性动态评估并对单一机器学习模型与Stacking集成机器学习模型的评估结果进行评价验证;本发明在滑坡易发性评估中展现出更高的预测效果,对提升滑坡风险评估过程中因子选取的准确性和合理性具有关键作用。
技术关键词
滑坡易发性评估
动态评价方法
集成机器学习
因子
机器学习模型
RNN模型
学习器
网格搜索算法
栅格
LSTM模型
定义
性评价技术
样本
软件
皮尔逊相关系数
频率
训练集数据
生成工具
系统为您推荐了相关专利信息
应急救援方法
蚁群优化
启发式信息
计算机软件产品
蚂蚁
反演成像方法
构建地质模型
反演算法
电场传感器
数据
直觉模糊集
直觉模糊数
决策方法
矩阵
动态调整机制
生成数据集
数据交易平台
销售方
计算机设备
参数
大语言模型
生成测试用例
生成方法
测试场景
正态分布模型