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[摘要] 滑坡易发性评价的实质就是以历史滑坡数据为基础,进行特定区域滑坡灾害发生的概率评估。易发性评价结果多数取决于样本的精细程度。传统的样本制作方法会丢失滑坡的部分位置信息,为最终评价结果带来不确定性。本研究提出了一种全新的网格样本制作方法,尽可能完整地保留滑坡的边界位置信息。将不同的机器学习模型(逻辑回归模型、深度神经网络)与本文提出的样本制作方法结合,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线实现精度验证。(剩余12945字)
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基于网格样本的北川县滑坡灾害易发性评价研究
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