3种典型机器学习方法在灾害敏感性评估中的对比

著录项

• 来源
  《中国安全生产科学技术》 |2018年第7期|79-85|共7页
• 作者

  张雪蕾; 汪明; 曹寅雪; 刘凯; 洪超裕;

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• 作者单位

  环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;

  北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;

  环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;

  北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;

  环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;

  北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;

  环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;

  北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;

  环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;

  北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;

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• 原文格式 PDF
• 正文语种 chi
• 中图分类 安全系统工程;
• 关键词

  机器学习; 敏感性评估; K近邻; 朴素贝叶斯; 随机森林;