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基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江西理工大学应用科学学院,江西赣州341000, [2]江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000, [3]西安国土资源部黄土地质灾害重点实验室,西安710054, [4]中南大学软件学院,长沙410000
  • 相关基金:国家“863”计划资助项目(2012AA061901);国家自然科学基金资助项目(41362015,51164012);江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201045);国土资源调查项目(1212011140005)
  • 相关项目:微乳液法从铝酸钠溶液中提钒的基础研究
作者: 毛伊敏等|
中文摘要:

滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法。该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证。实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法。

英文摘要:

The prediction of landslide hazard is affected by many kinds of factors. In the process of prediction,there are some difficulties in acquiring data of uncertain attribute rain and dealing with these data effectively. Aiming at improving the forecast accuracy of landslide hazard,this paper put a landslide hazard assessment based on uncertain decision tree classification method forward on the basis of correlation theory of landslide hazard and decision tree classification theory. This method introduced uncertain factor rain and put it together with other assess factors to build an uncertain decision tree according to uncertain decision tree classification theory. Then it built a landslide hazard level prediction model,selected Baota district of Yanan city as the study area to test the accuracy of this model. The test result shows that the uncertain decision tree classification method can get a high total accuracy and effective accuracy and meet the accuracy standard of landslide hazard prediction. By using this method,both the total accuracy and effective accuracy of landslide hazard prediction are higher than traditional C4. 5 decision tree method.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049