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本发明公开了一种基于软投票集成分类器的滑坡易发性预测方法,通过采集滑坡点与非滑坡点的数据特征,结合环境因素,筛选滑坡诱发因子,利用软投票分类器与逻辑回归、决策树、随机森林、Adaboost、K均值聚类五种传统机器学习方法相结合,进行滑坡易发性预测。创新性地提出一种基于机器学习的滑坡易发性集合预测模型。利用软投票分类器对基础模型进行权值训练,进行概率预测,输出滑坡易发性预测结果。通过集成基础模型,赋予基础模型不同权值,提高模型预测精度。本发明可以有效的遍历基模型权值,提高基础模型的预测精度。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116933947 A
(43)申请公布日 2023.10.24
(21)申请号 202311025012.5 G06F 18/24 (2023.01)
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