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基于贝叶斯优化机器学习超参数的滑坡易发性评价

杨灿刘磊磊张遗立朱文卿张绍和

地质科技通报2022，Vol.41Issue(2)：P.228-238,11.

地质科技通报2022，Vol.41Issue(2)：P.228-238,11.DOI:10.19509/j.cnki.dzkq.2022.0059

杨灿 ¹刘磊磊 ¹张遗立 ¹朱文卿 ¹张绍和¹

作者信息

1. 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室,长沙410083 中南大学有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室,长沙410083 中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083
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滑坡/易发性评价/湘中地区/机器学习/超参数优化/贝叶斯

天文与地球科学

杨灿,刘磊磊,张遗立,朱文卿,张绍和..基于贝叶斯优化机器学习超参数的滑坡易发性评价[J].地质科技通报,2022,41(2):P.228-238,11.

国家自然科学基金青年基金项目(41902291) （41902291）

湖南省自然科学基金项目(2020JJ5704) （2020JJ5704）

湖南省研究生创新基金项目(CX20200236) （CX20200236）

中南大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020zzts651)。（2020zzts651）

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-7849

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