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基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价
基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价
摘要：滑坡是一种常见的地质灾害，对人类生命财产安全带来严重威胁。因此，研究滑坡的易发性对于地质灾害的预防和减轻具有重要意义。本文提出了一种基于自组织映射网络(SOM)和改进的支持向量机(SVM)耦合模型的滑坡易发性评价方法。该方法通过将SOM用于数据预处理和特征抽取，进而将提取的特征输入改进的SVM模型中进行滑坡易发性评价。实验结果表明，该耦合模型能够有效地评价滑坡的易发性，具有较高的精确性和稳定性。
关键词：滑坡易发性评价；自组织映射网络；支持向量机；耦合模型
1.引言
滑坡是指由于地下水位的升高、地质结构的变化、人类活动等因素引起的地表土壤和岩石的失稳而发生的地质灾害。滑坡的发生给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁。因此，研究滑坡的易发性评价有利于地质灾害的预防和减轻。
2.相关工作
过去的研究主要通过分析滑坡发生的基本特征和环境条件来评价滑坡的易发性。然而，这种方法存在一些缺点，如易受主观因素影响、特征提取困难等。
3.SOM-I-SVM耦合模型
为了解决传统方法的不足，本文提出了一种基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价方法。该方法分为两个步骤：数据预处理和特征抽取、滑坡易发性评价。
3.1数据预处理和特征抽取
在数据预处理方面，本文采用自组织映射网络(SOM)进行数据降维和特征抽取。SOM是一种常用的无监督学习算法，它能将高维数据映射到低维空间中，同时保持数据的拓扑结构。通过SOM的训练，我们可以得到一组权重矩阵，用于表示输入数据的特征。
3.2滑坡易发性评价
在滑坡易发性评价方面，本文采用改进的支持向量机(SVM)模型进行滑坡易发性评价。传统的SVM模型在分类边界的确定上存在一定的问题，容易出现过拟合的情况。为了克服这个问题，本文引入了多核函数和交叉验证技术对SVM进行改进。
4.实验结果与分析
本文在实验中采用了收集的滑坡数据集，对比了本文提出的耦合模型与传统方法的性能。实验结果表明，耦合模型在滑坡易发性评价方面具有较高的精确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价方法。实验结果表明，该耦合模型能够有效地评价滑坡的易发性，具有较高的精确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索其他改进的分类算法，以提高滑坡易发性评价的准确性和效率。
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