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申请/专利权人：浙江浙交检测技术有限公司
摘要：本发明提出了一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法及系统。属于机器学习及地质灾害评估技术领域；所述方法包括：确定待评价的地质灾害目标地区，获取目标地区的多源数据，基于ArcGIS对原始数据进行处理，划分网格单元，并提取各网格单元的地质灾害相关因子数据；根据地质灾害发生机理和区域特征，进行地质灾害易发性评价指标选取；并确定地质灾害易损性评价指标；对选取的评价指标进行正向化、归一化处理，构建地质灾害危险性评价指标体系。通过采用多种机器学习算法和参数优化技术，能够更准确地预测地质灾害的危险性，从而降低误报和漏报率。
主权项：1.一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，其特征在于，所述方法包括：S1、确定待评价的地质灾害目标地区，获取目标地区的多源数据，基于ArcGIS对原始数据进行处理，划分网格单元，并提取各网格单元的地质灾害相关因子数据；S2、根据地质灾害发生机理和区域特征，进行地质灾害易发性评价指标选取；并确定地质灾害易损性评价指标；对选取的评价指标进行正向化、归一化处理，构建地质灾害危险性评价指标体系；S3、选取历史地质灾害点作为正样本，并确定正样本的缓冲区范围，在缓冲区外随机选取负样本，基于地质灾害危险性评价指标体系，对样本集进行预处理，得到训练集和测试集；S4、通过多种机器学习算法进行建模，采用鲸鱼算法对支持向量机模型进行参数优化，将训练集输入优化后的机器学习模型进行训练，使用测试集对训练好的模型进行验证，评估模型性能；S5、将待评价地区的数据输入训练好的地质灾害危险性评价模型，进行危险性预测；根据预测结果，制定地质灾害危险性等级划分标准，绘制地质灾害危险性分布图；结合区域实际情况，制定地质灾害防治策略和应急方案。
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百度查询： 浙江浙交检测技术有限公司 一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法及系统
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