滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展與優(yōu)化方法

定　價(jià)：￥68.00

作　者：	劉磊磊，楊燦，肖婷
出版社：	中南大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787548754015	出版時(shí)間：	2023-09-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	196	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)為主題，重點(diǎn)闡述滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)基本理論、優(yōu)化方法及其在區(qū)域滑坡防災(zāi)減災(zāi)中的應(yīng)用。本書(shū)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)易發(fā)性評(píng)價(jià)模型中的評(píng)價(jià)因子選擇、因子組合特征、樣本選擇方法、樣本比例及采樣不確定性對(duì)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的影響等問(wèn)題，系統(tǒng)對(duì)比分析了不同因子選擇方法對(duì)不同滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的影響，提出了考慮因子組合特征的機(jī)器學(xué)習(xí)易發(fā)性評(píng)價(jià)方法，發(fā)展了基于頻率比和易發(fā)性指數(shù)采樣的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型，揭示了滑坡正負(fù)樣本比例和采樣方法對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)易發(fā)性評(píng)價(jià)模型性能的影響規(guī)律．提出了基于貝葉斯優(yōu)化的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià) 樣本比例確定方法。建立了基于多重緩沖區(qū)采樣的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)置信圖。本書(shū)研究成果豐富了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)理論和方法．有望為地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)工作提供有力支持。本書(shū)可供地質(zhì)工程、巖土工程、土木工程、水利工程、采礦工程、測(cè)繪工程和地理信息系統(tǒng)等相關(guān)專業(yè)的教師、研究人員和工程技術(shù)人員參考使用，也可作為高等院校和科研院所相關(guān)專業(yè)的研究生教材和參考用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展與優(yōu)化方法》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
1.2.2 易發(fā)性評(píng)價(jià)因子
1.2.3 因子數(shù)據(jù)挖掘
1.2.4 制圖方法
1.3 存在的問(wèn)題與不足
1.4 研究?jī)?nèi)容
第2章滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展分析
2.1 文獻(xiàn)計(jì)量分析原理
2.1.1 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)
2.1.2 LDA方法
2.2 文獻(xiàn)分析結(jié)果
2.2.1 科研產(chǎn)出變化
2.2.2 作者及地域分布
2.2.3 期刊／會(huì)議期刊
2.2.4 基金／資助機(jī)構(gòu)
2.2.5 關(guān)鍵詞分析
2.2.6 LDA文獻(xiàn)分類及分析
2.3 討論
2.3.1 滑坡編錄方法
2.3.2 易發(fā)性評(píng)價(jià)因子
2.3.3 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型
2.3.4 滑坡類別和研究區(qū)域
2.3.5 滑坡易發(fā)性相關(guān)的其他研究
2.4 小結(jié)
第3章基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)原理
3.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)流程
3.3 樣本數(shù)據(jù)
3.3.1 滑坡樣本
3.3.2 非滑坡樣本
3.3.3 訓(xùn)練集與測(cè)試集
3.4 評(píng)價(jià)單元
3.4.1 斜坡單元
3.4.2 柵格單元
3.5 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
3.5.1 邏輯回歸模型
3.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.5.3 支持向量機(jī)模型
3.5.4 隨機(jī)森林模型
3.6 超參數(shù)優(yōu)化
3.6.1 超參數(shù)簡(jiǎn)介
3.6.2 網(wǎng)格搜索
3.6.3 隨機(jī)搜索
3.7 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.7.1 混淆矩陣
3.7.2 Kappa系數(shù)
3.7.3 ROC曲線與AUC值