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可解释机器学习驱动的怒江中游滑坡易发性评价

石奥博 凌斯祥 林祖豪 李晓宁 孙春卫 邓睿 吴新明 张根 巫锡勇

中国地质灾害与防治学报2026，Vol.37Issue(1)：P.168-186,19.
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中国地质灾害与防治学报2026，Vol.37Issue(1)：P.168-186,19.DOI:10.16030/j.cghc.202511039

可解释机器学习驱动的怒江中游滑坡易发性评价

石奥博 1凌斯祥 1林祖豪 1李晓宁 2孙春卫 2邓睿 3吴新明 4张根 5巫锡勇1

作者信息

  • 1. 西南交通大学地球科学与工程学院,四川成都611756 四川省环青藏高原交通廊道地质灾害生态化防治工程技术研究中心,四川成都611756
  • 2. 西华大学应急管理学院,四川成都610065
  • 3. 中铁二院工程集团有限责任公司,四川成都610031
  • 4. 四川九一五工程勘察设计有限公司,四川眉山620010
  • 5. 西藏大学工学院,西藏拉萨850000
  • 折叠

摘要

关键词

边坡工程/滑坡/易发性/怒江河谷/机器学习/SHAP可解释性/随机森林

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

石奥博,凌斯祥,林祖豪,李晓宁,孙春卫,邓睿,吴新明,张根,巫锡勇..可解释机器学习驱动的怒江中游滑坡易发性评价[J].中国地质灾害与防治学报,2026,37(1):P.168-186,19.

基金项目

国家自然科学基金项目(41907228) （41907228）

西藏自治区重点研发计划项目(XZ202401ZY0097) （XZ202401ZY0097）

四川省科技计划资助项目(2023YFS0364,2024YFHZ0154)。 （2023YFS0364,2024YFHZ0154）

中国地质灾害与防治学报

1003-8035

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