基于不確定多分類支持向量機(jī)在滑坡危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)的應(yīng)用.pdf

1、滑坡災(zāi)害是破壞性最大的自然災(zāi)害類型之一，其運(yùn)動(dòng)速度快、分布地區(qū)廣且發(fā)生受多種因素影響，也加大了對(duì)其危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)的難度。我國滑坡災(zāi)害更加嚴(yán)重，每年由其導(dǎo)致的財(cái)產(chǎn)損失總額達(dá)數(shù)百億元，人員傷亡總數(shù)約數(shù)千人，不僅嚴(yán)重危害著我國的經(jīng)濟(jì)建設(shè)，而且極大的威脅著人民的生命安全。因此，選擇高效、科學(xué)的滑坡危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)方法對(duì)其未來的研究具有重要的指導(dǎo)意義和實(shí)踐意義。
　　目前基于數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)的滑坡預(yù)測(cè)方法有許多，支持向量機(jī)就是其中一項(xiàng)有效的分類算法，

2、它能夠較好的解決高維、非線性分類問題，且具有簡單明了的數(shù)學(xué)模型和牢固的理論基礎(chǔ)，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在了地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)研究方面。由于滑坡災(zāi)害的發(fā)生受到多種因素的影響，其中除了基本因素之外，還存在誘發(fā)因素（降雨），降雨為不確定屬性值，其值在一區(qū)間范圍內(nèi)，不能精確為某一值。而傳統(tǒng)的基于SMO算法的支持向量機(jī)是針對(duì)確定數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究的，對(duì)于不確定數(shù)據(jù)降雨量不能進(jìn)行較好的處理，致使傳統(tǒng)分類方法在滑坡災(zāi)害的預(yù)測(cè)方面精度偏低。
　　針對(duì)上述問題，本

3、文利用不確定數(shù)據(jù)的均值和方差構(gòu)造超橢球結(jié)構(gòu)，對(duì)不確定數(shù)據(jù)降雨量進(jìn)行處理，結(jié)合傳統(tǒng)基于SMO算法的支持向量機(jī)理論，引入不確定多分類支持向量機(jī)算法；設(shè)計(jì)基于不確定多分類支持向量機(jī)的滑坡危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型，把評(píng)價(jià)因子中的不確定數(shù)據(jù)降雨量和其他確定數(shù)據(jù)帶入模型，由此構(gòu)成的空間超橢球結(jié)構(gòu)簡化為空間線段，模型中加入核函數(shù)，并且利用網(wǎng)格搜索和粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合的方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)確定，通過對(duì)空間線段的迭代優(yōu)化尋找出最優(yōu)分類面，然后對(duì)滑坡危險(xiǎn)性等級(jí)進(jìn)