泥石流危险性评价的支持向量机模型相关问题研究
泥石流是一种危害性极大的山区自然灾害,其危险性评价的意义在防灾减灾预案中尤为重要.论文结合近十年来支持向量机方法在泥石流危险性评价中的应用情况,重点探讨泥石流不同评价指标的选取、影响支持向量机性能的参数确定、泥石流数据的不均衡性等对评价结果的影响以及泥石流评价模型的可推广性问题.首先,引入粗糙集理论,对选定的泥石流评价指标进行属性约简,筛选出影响泥石流评价结果的核心指标;其次,比较使用较广泛的网格搜索算法、遗传算法和粒子群优化算法3种方法确定的支持向量机的惩罚指标和核函数参数对评价效果的影响;最后,通过对泥石流单沟的不同评价指标和危险等级的实测数据进行训练和测试,建立泥石流危险性评价的改进支持向量机模型,研究泥石流数据的不均衡性对危险性评价结果的影响,并将建立的模型应用于不同区域的泥石流危险性评价中进行推广性验证.研究结果表明支持向量机模型能够应用于泥石流危险度评价中,但其评价精度的高低、泛化能力的强弱与评价指标的选择、支持向量机性能参数的确定、泥石流数据的均衡性紧密相关,在实际应用中应该加强与支持向量机模型相关问题的研究,才能建立具有较好适用性的泥石流危险性评价模型.
泥石流 危险性评价 支持向量机 粗糙集理论
袁颖 王晨晖 周爱红
河北地质大学勘查技术与工程学院 石家庄050031
国内会议
成都
中文
841-847
2016-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）