不确定贝叶斯算法在滑坡危险性预测的应用

摘要：

为了解决传统的贝叶斯分类技术在构建滑坡危险性分类和预测的模型的过程中难以有效地获取预测模型所需的参数及滑坡诱发因素定量刻画技术难题等问题，引入不确定贝叶斯算法，将不确定数据的可能世界模型与朴素贝叶斯分类模型结合起来，构建了不确定贝叶斯分类模型，从而有效刻画降雨量这一属性级不确定的属性，达到提高滑坡危险性预测精度的目的。通过实例验证了运用该方法进行滑坡危险评价的可行性和高效性。

关键词：不确定贝叶斯模型、滑坡、危险性评价、数据预处理

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.41362015。

在线出版日期：2015-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：238-244