|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|华南地质|基于机器学习的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区为例

基于机器学习的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区为例

李明 蒋委君 董佳慧 金少锋 张宸伟 牛瑞卿

华南地质2023，Vol.39Issue(3)：413-427,15.
✕
华南地质2023，Vol.39Issue(3)：413-427,15.DOI:10.3969/j.issn.2097-0013.2023.03.002

基于机器学习的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区为例

李明 1蒋委君 2董佳慧 3金少锋 4张宸伟 5牛瑞卿6

作者信息

  • 1. 中国地质调查局武汉地质调查中心(中南地质科技创新中心),湖北武汉 430205
  • 2. 中国地质大学(武汉)未来技术学院,湖北武汉 430074
  • 3. 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,湖北武汉 430074
  • 4. 安徽省地质矿产勘查局325地质队,安徽淮北 235099
  • 5. 绵阳天仪空间科技有限公司,四川绵阳 621051
  • 6. 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院地球空间信息研究所,湖北武汉 430074
  • 折叠

摘要

关键词

机器学习/三峡库区/易发性/GBDT模型

Key words

machine learning/Three Gorges Reservoir/vulnerability/Gradient Boosting Decision Tree Mod-el(GBDT)

分类

地质学

引用本文复制引用

李明,蒋委君,董佳慧,金少锋,张宸伟,牛瑞卿..基于机器学习的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区为例[J].华南地质,2023,39(3):413-427,15.

基金项目

水利部三峡后续工作地质灾害防治(000121 2012A C50 021) （000121 2012A C50 021）

华南地质

1007-3701

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文