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一种基于GIS与集成学习的山洪灾害易发性评价方法

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本发明公开了一种基于GIS与集成学习的山洪灾害易发性评价方法，应用多元自适应回归样条(MARS)和随机森林(RF)算法作为集成学习基础模型，采用人工神经网络(ANN)算法集成，以多个小流域矢量单元为研究对象，选用多个山洪特征因子为回归自变量。本发明以矢量小流域作为基本研究单元，可以更加精确的分析小流域区域易发程度，从而精准定位山洪易发的小流域。同时将山洪灾害调查评价成果与机器学习、智能算法相结合，从而进行山洪灾害易发性评估与制图，提供的评价方法计算精确，原理可靠，操作过程易学简便，能够普遍适用于省级尺度山洪灾害易发性评价的需要，为山洪灾害防治提供辅助决策。

著录项

公开/公告号CN114493245A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-13

原文格式PDF
申请/专利权人河海大学;
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申请/专利号CN202210078561.8
发明设计人张晓祥;黄诚;印涌强;管筝;任立良;陈跃红;
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申请日2022-01-21
分类号G06Q10/06;G06Q50/26;G06N20/20;G06N3/08;G06F16/29;
代理机构
代理人
地址 210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号河海大学水文水资源学院
入库时间 2023-06-19 15:18:12

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法律状态公告日

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法律状态
2022-05-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 专利申请号:2022100785618 申请日:20220121

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