摘要
本发明人工智能技术领域,公开一种基于原型的输电线路地质灾害风险评估方法,包括:提升地质灾害风险评估精度与鲁棒性,提供一种输电线路地质灾害风险评估方法,基于频率采集方法来获取地质灾害正样本原型;根据数据类型的不同,把地理环境因子分为离散型环境因子和连续型环境因子;利用正样本原型,计算正样本和负样本的可信度;利用正样本和负样本可信度,构建具有可信度的正样本和负样本集;利用具有可信度的正样本和负样本集,构建地质灾害风险评估模型,提高地质灾害风险评估精度,保障线路安全。
技术关键词
输电线路地质灾害
风险评估方法
地质灾害风险评估
原型
因子
地理环境特征
概率密度函数
机器学习模型
连续型
频率
训练样本集
核密度估计方法
样本采集方法
直方图
建立预测模型
多边形
高斯核函数
综合方法
人工智能技术
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策略
模型训练方法
定义
模型训练装置
失败原因数据