不确定密度聚类分析算法的滑坡危险性评价
针对雨量值无法有效刻画及聚类算法难以适用地质地貌较复杂的大范围滑坡危险程度评估模型建立等问题,采用UM-Chameleon算法建立区域滑坡危险性评估模型,并对延安宝塔区进行评估,试验结果表明,评估结果与实际一致,体现出区内滑坡灾害发育的整体特点,证明该模型的有效性及研究区适用范围的宽广性;其滑坡预测成功率比M-Chameleon算法高,证明该模型能有效刻画雨量值,从而能有效地提高滑坡危险性预测精度.
危险性评价、滑坡、UM-Chameleon、聚类算法
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P642.22;X43;X9(水文地质学与工程地质学)
国家自然科学基金项目41562019,41530640;江西省自然科学基金项目20161BAB203093;江西省教育厅科技项目GJJ151531
2019-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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