[发明专利]一种基于机器学习的滑坡敏感性的评估方法在审
| 申请号： | 202210657465.9 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN114880954A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 杨海清;陈立川;梁丹;李卓航;徐洪;王琦;梁振兴;王骏 | 申请（专利权）人： | 重庆地质矿产研究院;重庆大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 重庆萃智邦成专利代理事务所(普通合伙) 50231 | 代理人： | 竺栋;文怡然 |
| 地址： | 401120 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及滑坡灾害预测领域，公开了一种基于机器学习的滑坡敏感性的评估方法。本发明是通过使用不同的机器学习方法来提升滑坡敏感性图的可靠性，其原理是两个或多个模型可能具有非常相似的预测性能，即使它们包含不同的环境预测因子和/或它们产生截然不同的空间预测，因此很难知道使用哪个等效的候选模型，几种模型的组合表明，它们产生的输出比单一模型更强大、更稳定的集合预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 滑坡 敏感性 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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