一种基于样本增强的地质灾害易发性评价方法及系统

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
一种基于样本增强的地质灾害易发性评价方法及系统
申请号:CN202511029950
申请日期:2025-07-25
公开号:CN120931077A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于样本增强的地质灾害易发性评价方法及系统,该方法包括:收集原始灾害样本数据,通过分析灾害影响范围的空间特征,对正样本进行空间扩展,生成新的增强样本集;引入影响因子贡献度作为权重系数,分别计算扩充样本与原始正样本之间的加权余弦相似度;基于加权余弦相似度结果,构建可信度评价指标;根据预设的可信度阈值进行样本筛选;使用筛选后的样本集训练XGBoost模型;将训练完成的模型应用于目标研究区域。该系统包括:样本增强模块、模型训练模块和模型应用模块。通过使用本发明,有效提升了地质灾害易发性评估的准确性和可靠性。本发明可广泛应用于灾害预测领域。
技术关键词
概率生成模型 样本 地质灾害易发性 机器学习模型 模型训练模块 XGBoost模型 因子 交叉验证方法 数据 斜坡单元 分区 评价装置 评价系统 原型 处理器 网格 程序 邻域