基于优化随机森林模型的滑坡易发性评价

被引：122

作者：

刘坚 ^{[1
,2
]}

李树林 ^{[1
]}

陈涛 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院

[3] 不详

[4] 中国地震局地震研究所地震大地测量重点实验室

[5] 不详

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2018年 / 07期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

三峡库区; 滑坡; 离散化; 随机森林; 优化; 易发性评价;

D O I：

10.13203/j.whugis20160515

中图分类号：

P642.22 [滑坡];

学科分类号：

0837 ;

摘要：

以三峡库区沙镇溪镇-泄滩乡为研究区,探索基于最短描述长度原则的信息增益法对滑坡连续型因子进行离散的效果,计算皮尔森系数去除高相关因子。利用信息量法预测的极低、低易发区随机抽取非滑坡样本点。通过迭代计算袋外误差估计确定较优的随机特征及其数目,将优化后的随机森林对研究区滑坡进行易发性评价,并与逻辑回归等方法进行比较。绘制各算法预测结果的接收灵敏度曲线,其中优化后的随机森林预测结果的曲线下面积较高,达91.8%,表明优化随机森林模型在滑坡易发性评价中具有较高的预测能力。

引用

页码：1085 / 1091

页数：7