申请/专利权人：福建永强岩土股份有限公司;泉州装备制造研究所

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808168A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/26;G06N20/20;G06N20/00;G06F18/214;G06F18/21;G06F18/243;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了基于增强学习‑随机森林的滑坡易发性研究方法与系统，属于地质灾害预测评估领域。方法包括：S1、对研究区进行制图单元划分，得到若干单元；并对滑坡影响因子进行线性分析，得到评价指标；若干单元与评价指标构成数据集，对数据集进行划分，得到训练数据集和验证数据集；S2、将训练数据集按照时间序列等量划分，得到第一训练数据集、第二训练数据集以及第三训练数据集；对第一训练数据集计算频率比，得到第一频率比；S3、基于第一频率比建立ILRF_1模型；基于ILRF_1模型、第二训练数据集和第三训练数据集依次得到ILRF_2模型、ILRF_3模型；基于ILRF_3模型得到滑坡易发性制图。

主权项：1.基于增强学习-随机森林的滑坡易发性研究方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对研究区进行制图单元划分，得到若干单元；并对滑坡影响因子进行线性分析，得到评价指标；若干所述单元与所述评价指标构成数据集，对所述数据集进行划分，得到训练数据集和验证数据集；S2、将所述训练数据集按照时间序列等量划分，得到第一训练数据集、第二训练数据集以及第三训练数据集；对所述第一训练数据集计算频率比，得到第一频率比；S3、基于所述第一频率比建立ILRF_1模型；基于所述ILRF_1模型、所述第二训练数据集和所述第三训练数据集依次得到ILRF_2模型、ILRF_3模型；基于所述ILRF_3模型得到滑坡易发性制图。

全文数据：

权利要求：

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