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申请/专利权人：绍兴文理学院
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的滑坡易发性预测方法及系统，通过获取待测滑坡灾害区域的地理空间数据，对地理空间数据进行滑坡易发性分析生成滑坡易发性地图，根据滑坡清单和滑坡条件因子建立空间数据库，并使用多重共线性检验和ReliefF算法对滑坡条件因子进行分析将空间数据库分为训练样本和测试样本，将遗传算法优化随机森林融合得到混合模型，基于混合模型获得的滑坡易发性地图和从预设谷歌地球引擎平台中提取的建筑覆盖区进行融合，以创建待测滑坡灾害区域的山体滑坡脆弱性建筑地图，通过多重共线性成功识别了影响滑坡发生的关键因素，提高了模型在训练和测试阶段进行磁化率分析的可靠性，提升了滑坡易发性预测的准确性。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的滑坡易发性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测滑坡灾害区域的地理空间数据，其中，地理空间数据包括山体滑坡清单和滑坡条件因子；对地理空间数据进行滑坡易发性分析生成滑坡易发性地图，其中，滑坡易发性分析包括根据滑坡清单和滑坡条件因子建立空间数据库；根据滑坡清单和滑坡条件因子建立空间数据库，并使用多重共线性检验和ReliefF算法对滑坡条件因子进行分析将空间数据库分为训练样本和测试样本，其中，测试样本使用遗传算法GA优化随机森林RF参数并训练SACNNLSTM模型，将遗传算法GA优化随机森林RF参数对应的融合遗传森林模型与SACNNLSTM型融合得到混合模型，滑坡易发性映射LSM使用基于测试样本的指标进行评估；基于混合模型获得的滑坡易发性地图和从预设谷歌地球引擎平台GEE中提取的建筑覆盖区进行融合，以创建待测滑坡灾害区域的山体滑坡脆弱性建筑地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 绍兴文理学院 一种基于卷积神经网络的滑坡易发性预测方法及系统
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