熵指数融入支持向量机的滑坡灾害易发性评价方法——以陕西省为例

• 作 者: 徐胜华 刘纪平 王想红 张玉 林荣福 张蒙 刘猛猛 姜涛
• 机 构: 中国测绘科学研究院,北京,100830;中国地质调查局发展研究中心,北京,100037;辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新,123000
• 出 处: 武汉大学学报(信息科学版)
• 发表日期: 2020年08期
• 关键词: 易发性 滑坡 支持向量机 熵指数 粒子群优化

滑坡灾害易发性评价可为滑坡灾害风险管理、国土空间规划及滑坡监测提供科学依据。针对现有滑坡灾害易发性评价模型无法消除易发性评价指标因子在量纲、性质等方面的差异,尚未考虑易发性评价指标因子与滑坡灾害相关性,以及精度较高的经典机器学习模型训练效率较低、参数选取困难等问题,引入熵指数(index of entropy,IOE)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出IOE融入支持向量机(support vector machine, SVM)的滑坡灾害易发性评