滑坡易發(fā)性評價研究進展與優(yōu)化方法

定　價：￥68.00

作　者：	劉磊磊，楊燦，肖婷
出版社：	中南大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787548754015	出版時間：	2023-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	196	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書以基于機器學習的滑坡易發(fā)性評價為主題，重點闡述滑坡易發(fā)性評價研究進展，基于機器學習的滑坡易發(fā)性評價基本理論、優(yōu)化方法及其在區(qū)域滑坡防災(zāi)減災(zāi)中的應(yīng)用。本書針對機器學習易發(fā)性評價模型中的評價因子選擇、因子組合特征、樣本選擇方法、樣本比例及采樣不確定性對滑坡易發(fā)性評價的影響等問題，系統(tǒng)對比分析了不同因子選擇方法對不同滑坡易發(fā)性評價機器學習模型性能的影響，提出了考慮因子組合特征的機器學習易發(fā)性評價方法，發(fā)展了基于頻率比和易發(fā)性指數(shù)采樣的滑坡易發(fā)性評價模型，揭示了滑坡正負樣本比例和采樣方法對機器學習易發(fā)性評價模型性能的影響規(guī)律．提出了基于貝葉斯優(yōu)化的滑坡易發(fā)性評價樣本比例確定方法。建立了基于多重緩沖區(qū)采樣的滑坡易發(fā)性評價置信圖。本書研究成果豐富了基于機器學習的滑坡易發(fā)性評價理論和方法．有望為地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)工作提供有力支持。本書可供地質(zhì)工程、巖土工程、土木工程、水利工程、采礦工程、測繪工程和地理信息系統(tǒng)等相關(guān)專業(yè)的教師、研究人員和工程技術(shù)人員參考使用，也可作為高等院校和科研院所相關(guān)專業(yè)的研究生教材和參考用書。

作者簡介

暫缺《滑坡易發(fā)性評價研究進展與優(yōu)化方法》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 滑坡易發(fā)性評價模型
1.2.2 易發(fā)性評價因子
1.2.3 因子數(shù)據(jù)挖掘
1.2.4 制圖方法
1.3 存在的問題與不足
1.4 研究內(nèi)容
第2章滑坡易發(fā)性評價研究進展分析
2.1 文獻計量分析原理
2.1.1 文獻數(shù)據(jù)庫
2.1.2 LDA方法
2.2 文獻分析結(jié)果
2.2.1 科研產(chǎn)出變化
2.2.2 作者及地域分布
2.2.3 期刊／會議期刊
2.2.4 基金／資助機構(gòu)
2.2.5 關(guān)鍵詞分析
2.2.6 LDA文獻分類及分析
2.3 討論
2.3.1 滑坡編錄方法
2.3.2 易發(fā)性評價因子
2.3.3 滑坡易發(fā)性評價模型
2.3.4 滑坡類別和研究區(qū)域
2.3.5 滑坡易發(fā)性相關(guān)的其他研究
2.4 小結(jié)
第3章基于機器學習的滑坡易發(fā)性評價
3.1 機器學習原理
3.2 基于機器學習的滑坡易發(fā)性評價流程
3.3 樣本數(shù)據(jù)
3.3.1 滑坡樣本
3.3.2 非滑坡樣本
3.3.3 訓(xùn)練集與測試集
3.4 評價單元
3.4.1 斜坡單元
3.4.2 柵格單元
3.5 常用的機器學習模型
3.5.1 邏輯回歸模型
3.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.5.3 支持向量機模型
3.5.4 隨機森林模型
3.6 超參數(shù)優(yōu)化
3.6.1 超參數(shù)簡介
3.6.2 網(wǎng)格搜索
3.6.3 隨機搜索
3.7 模型評價指標
3.7.1 混淆矩陣
3.7.2 Kappa系數(shù)
3.7.3 ROC曲線與AUC值