申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743983A

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G06F18/2415;G06F18/214;G06N5/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明实施例公开了一种基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法，包括：获取目标区域内影响冲突风险的多个指标，并将所述多个指标分成冲突事件的易发性指标、暴露度指标和脆弱性指标；以所述目标区域内的地理网格为单位提取各指标的数据，并利用各易发性指标的数据构建易发性样本；利用易发性样本集对改进的贝叶斯加性回归树模型进行训练，通过训练好的模型预测所述目标区域未来的冲突事件易发性分布；利用各暴露度和脆弱度指标的数据集成多个多准则决策模型，评估所述目标区域的暴露度和脆弱度分布；根据所述易发性分布、暴露度分布和脆弱性分布，生成所述目标区域未来的冲突风险分布图。本实施例能够给出合理的区域风险分布图。

主权项：1.一种基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标区域内影响冲突风险的多个指标，并将所述多个指标分成冲突事件的易发性指标、暴露度指标和脆弱性指标；其中，所述多个指标包括冲突事件历史、地理地貌、地缘环境、自然灾害、社会经济和气候变化几类；以所述目标区域内的地理网格为单位提取各指标的数据，并利用各易发性指标的数据构建易发性样本；利用易发性样本集对改进的贝叶斯加性回归树模型进行训练，通过训练好的模型预测所述目标区域未来的冲突事件易发性分布；其中，所述改进的贝叶斯加性回归树模型以所述多个指标为自变量，并结合了地区类型的混合效应，以强调地区类型对冲突事件的影响差异，同时结合了地理网格的高斯过程，以保证冲突事件易发性的空间相关性；利用各暴露度指标的数据集成多个多准则决策模型，评估所述目标区域的暴露度分布；利用各脆弱性指标的数据集成多个多准则决策模型，评估所述目标地区的脆弱性分布；根据所述易发性分布、暴露度分布和脆弱性分布，生成所述目标区域未来的冲突风险分布图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法

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