滑坡危险性评价模型中的量化方式研究——以永嘉县为例

滑坡因子的分段和量化问题非常复杂,相同的滑坡因子在不同条件下对滑坡的贡献会有所不同,甚至完全相反。针对浙江省永嘉县具体滑坡点各个滑坡因子的分布情况,提出滑坡因子量化方案,并应用该方案构建滑坡危险性评价的神经网络模型。通过不同模型的对比分析,认为基于量化方案的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)神经网络模型的实用性最强,结果最为满意,其滑坡分布的验证正确率达到84.2%。