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一种基于迁移学习的跨区域滑坡易发性评价方法和装置
申请人信息
- 申请人:成都大学
- 申请人地址:610000 四川省成都市外东十陵镇
- 发明人: 成都大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于迁移学习的跨区域滑坡易发性评价方法和装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311814489.1 |
| 申请日 | 2023/12/27 |
| 公告号 | CN117648870A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 成都大学 |
| 发明人 | 王潇; 董建辉; 唐然; 黄秋香; 赵建军 |
| 地址 | 四川省成都市外东十陵镇 |
摘要文本
成都大学取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于迁移学习的跨区域滑坡易发性评价方法和装置，属于地质灾害预测技术领域。所述方法包括：建立典型区域滑坡易发性评价的样本数据库；选取目标研究区域滑坡易发性的第一评价因子，对第一评价因子进行量化，得到量化结果；从量化结果中提取检验得到典型区域的第二评价因子；构建典型区域的滑坡易发性评价模型，并进行精度验证，滑坡易发性评价模型包括逻辑回归模型、支持向量机模型、深度神经网络模型、循环神经网络模型和Transformer模型；基于迁移学习方法进行目标研究区域的滑坡易发性评价，得到易发性分区结果；对易发性分区结果进行验证及分析，从而能够提高对目标研究区域的滑坡易发性评价的效率和准确性。
专利主权项内容
1.一种基于迁移学习的跨区域滑坡易发性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：建立典型区域滑坡易发性评价的样本数据库，所述样本数据库包括训练集和测试集；S200：选取目标研究区域滑坡易发性的第一评价因子，对所述第一评价因子进行量化，得到量化结果；S300：从所述量化结果中提取检验得到所述典型区域的第二评价因子，所述第二评价因子与所述第一评价因子的相关系数绝对值小于一预设阈值；S400：构建所述典型区域的滑坡易发性评价模型，并进行精度验证，其中，所述滑坡易发性评价模型包括逻辑回归模型、支持向量机模型、深度神经网络模型、循环神经网络模型和Transformer模型；S500：基于迁移学习方法进行所述目标研究区域的滑坡易发性评价，得到易发性分区结果；S600：对所述易发性分区结果进行验证及分析。