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An application of SVM-based Classification in Landslide Stability

机译：基于支持向量机的分类在滑坡稳定性中的应用

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摘要

The calculation method of landslide stability is a critical issue in landslide research. SVM-based multi-classification algorithm, which can structure multiple binary classifiers to accomplish the multi-classification task is used for landslide stability analysis. In this paper, the slope height, slope angle, capacity, internal friction angle and cohesion are selected as impact factors affecting the stability of landslide. Loop crossover method is used to verify the accuracy of the algorithm. Compared with the Mahalanobis distance and Bayes discriminant, the proposed algorithm has a better prediction result, but it also has the largest mis-judgment loss. The accuracy of Bayes discriminant is less than the SVM, but its mis-judgment loss is minimal.
机译：滑坡稳定性的计算方法是滑坡研究的关键问题。基于SVM的多分类算法可以构造多个二元分类器来完成多分类任务，用于滑坡稳定性分析。本文选择了边坡高度，边坡角，承载力，内摩擦角和内聚力作为影响滑坡稳定性的影响因素。循环交叉法用于验证算法的准确性。与马氏距离和贝叶斯判别方法相比，该算法具有更好的预测效果，但误判损失最大。 Bayes判别式的准确性低于SVM，但其误判损失最小。

著录项

  • 来源
    《Intelligent automation and soft computing》 |2016年第2期|267-271|共5页
  • 作者

    Jiang Tingyao; Lei Peng; Qin Qin;

  • 作者单位

    China Three Gorges Univ, Coll Comp & Informat Technol, Yichang, Hubei Province, Peoples R China;

    China Three Gorges Univ, Coll Comp & Informat Technol, Yichang, Hubei Province, Peoples R China;

    China Three Gorges Univ, Coll Comp & Informat Technol, Yichang, Hubei Province, Peoples R China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Landslide; Stability evaluation; SVM;

    机译：滑坡稳定性评价SVM;

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