混合分类模型在滑坡易发性分区中的适用性研究——以延安市宝塔区为例
wf（2020）
Abstract
为研究混合分类模型在滑坡易发性分区中的应用,文中以延安市宝塔区为研究区,将316个滑坡点按7/3的比例分成训练样本和测试样本.选取了共11种外因和内因作为滑坡易发性影响因子.首先利用影响因子的属性值作为输入数据建立核逻辑回归模型(KLR),在此基础上以信息量(SI)作为KLR模型的输入数据构建SI-KLR模型,利用这两种分类模型对研究区进行滑坡易发性分区.随后基于统计学指标和ROC曲线对分区结果进行评价.结果 表明,基于SI-KLR和KLR模型所得到的分区结果都有较高的可信度.且在训练样本和测试样本中,SI-KLR模型的AUC值均大于KLR模型,说明混合分类模型更适合在研究区开展滑坡易发性分区研究,同时也为该地区的滑坡防治研究提供了参考.
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