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题名/责任者:

滑坡易发性评价研究进展与优化方法/刘磊磊,杨灿,肖婷著

出版发行项:

长沙:中南大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5487-5401-5/CNY68.00

载体形态项:

196页:图;24cm

并列正题名:

Advances and optimization methods in landslide susceptibility assessment

个人责任者:

刘磊磊 著

个人责任者:

杨灿 著

个人责任者:

肖婷 著

学科主题:

滑坡-地质灾害-机器学习-评价模型-研究

学科主题:

滑坡-地质灾害-机器学习-预警系统-研究

中图法分类号:

P642.22

责任者附注:

刘磊磊, 男, 博士, 湖北监利人, 现任中南大学地质工程系特聘副教授, 硕士研究生导师, 2022年湖南省自然科学基金优秀青年项目获得者。2011年本科毕业于中南大学地质工程专业, 同年保送本校硕士研究生。

书目附注:

有书目 (第183-196页)

提要文摘附注:

本书针对机器学习易发性评价模型中的评价因子选择、因子组合特征、祥本选择方法、样本比例及采样不确定性对滑坡易发性评价的影响等问题, 系统对比分析了不同因子选择方法对不同滑坡易发性评价机器学习模型性能的影响, 提出了考虑因子组合特征的机器学习易发性评价方法, 发展了基于频率比和易发性指数采样的滑坡易发性评价模型, 揭示了滑坡正负样本比例和采样方法对机器学习易发性评价模型性能的影响规律, 提出了基于贝叶斯优化的滑坡易发性评价最佳样本比例确定方法, 建立了基于多重缓冲区采样的滑坡易发性评价置信图。

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