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一种基于岭模型树算法的山洪灾害易发性评估方法

摘要

本发明公开了一种基于岭模型树算法的山洪灾害易发性评估方法,包括如下小流域山洪易发性区划方法步骤:S1、数据收集和数据预处理:收集研究区的小流域属性数据并建立相应的指标体系,数据清洗,数据预处理,并选取样本作为模型输入,S2、山洪风险易发性因子筛选:以各小流域的历史山洪次数为因变量,其余属性为自变量进行计算,并筛选洪水调节因子,本发明通过将机器学习算法与GIS相结合,进行山洪风险易发性的预测和制图研究,相较于传统的空间分析方法和单一的机器学习模型,本发明可以提供更为准确的小流域山洪易发性地图,准确高效地进行小流域山洪灾害易发性评估与制图,能够更加精准的定位灾害,对灾害的易发性进行评估。

著录项

  • 公开/公告号CN114493243A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN202210078366.5

  • 申请日2022-01-21

  • 分类号G06Q10/06;G06Q50/26;G06N20/20;G06N5/00;G06N3/08;G06F16/29;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号河海大学水文水资源学院

  • 入库时间 2023-06-19 15:18:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 专利申请号:2022100783665 申请日:20220121

    实质审查的生效

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