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龙图腾网获悉皖西学院申请的专利一种基于综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118365112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410208995.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价方法是由黄森旺;陈丽萍设计研发完成，并于2024-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价方法，涉及滑坡灾害预测领域，具体包括以下步骤：选取待研究区域，确定样本训练集和样本验证集；通过所述待研究区域的多源数据，获取滑坡影响因子；基于所述样本训练集，对所述滑坡影响因子进行共线性分析和因子重要性分析，获取目标滑坡影响因子；基于所述目标滑坡影响因子，利用综合赋权耦合模型进行滑坡易发性预测，获取滑坡易发性指数；对所述滑坡易发性指数进行危险程度分类，利用ROC曲线和所述样本验证集对滑坡易发性预测结果准确性进行评价，完成基于所述综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价。

本发明授权一种基于综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 选取待研究区域，确定样本训练集和样本验证集； 通过所述待研究区域的多源数据，获取滑坡影响因子； 基于所述样本训练集，对所述滑坡影响因子进行共线性分析和因子重要性分析，获取目标滑坡影响因子； 基于所述目标滑坡影响因子，利用综合赋权耦合模型进行滑坡易发性预测，获取滑坡易发性指数，具体包括：基于所述目标滑坡影响因子，利用频率比法和统计指数法进行重分类，获取最终滑坡影响因子； 构建所述综合赋权耦合模型，其中，所述综合赋权耦合模型包括证据权模型、BPNN-GWO模型和融合模型； 将所述目标滑坡影响因子输入所述综合赋权耦合模型，输出所述滑坡易发性指数； 将所述目标滑坡影响因子输入所述综合赋权耦合模型，输出所述滑坡易发性指数包括： 基于所述目标滑坡影响因子和所述目标滑坡影响因子的二级状态分类标准，利用所述证据权模型，获取二级分类权重； 基于所述目标滑坡影响因子，利用所述BPNN-GWO模型，获取因子权重，具体包括：基于共线性分析和重要性分析，获取目标区域最终的滑坡影响因子，并通过实地采样和遥感目视解译，获取滑坡和非滑坡样本数据； 基于所述目标区域最终的滑坡影响因子及所述滑坡和非滑坡样本数据，建立特征数据和标签数据； 基于所述特征数据和所述标签数据构建BP神经网络模型，并初始化所述BP神经网络模型的参数权值和阈值； 获取若干个粒子，通过GWO算法输出层的输出和神经网络模型传入的目标值之间的偏差，并调整所述参数权值和阈值，进而确定最优参数组合，获取最优粒子的位置； 通过所述最优粒子的位置，确定最优参数； 基于所述最优参数建立预测模型，并通过所述目标滑坡影响因子，获取所述因子权重； 通过所述融合模型，将所述二级分类权重和所述因子权重相乘，获取所述滑坡易发性指数； 对所述滑坡易发性指数进行危险程度分类，利用ROC曲线和所述样本验证集对滑坡易发性预测结果准确性进行评价，完成基于所述综合赋权耦合模型的滑坡易发性评价。

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