基于贝叶斯网络的滑坡风险动态预警方法及系统

本发明提出一种基于贝叶斯网络的滑坡风险动态预警方法及系统，属于地质灾害智能化预测领域，包括：构建致灾因子数据集，并基于皮尔逊相关系数、信息增益方法筛选关键因子；进一步利用FP‑Growth算法提取高置信度因子间关联规则，引导贝叶斯网络结构优化，构建具备因果关系的贝叶斯网络模型；模型支持基于新增滑坡样本的增量学习机制，能够动态更新条件概率表，并结合贝叶斯正向推理结果实现滑坡概率预测与风险等级划分。本发明具有因果推理能力强、模型结构表达能力高、预测精度优、支持实时更新和风险分区的优点，适用于滑坡灾害的智能风险评估与预警系统。