| 相关向量机在地震滑坡敏感性分析中的应用 |
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| 作者姓名： | 邱丹丹 牛瑞卿 杨耘 |
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| 作者单位： | 1. 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院, 武汉 430074;
2. 武汉工程大学资源与土木工程学院, 武汉 430073;
3. 长安大学地质工程与测绘学院, 西安 710054 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2012AA121303）;国家自然科学基金青年基金项目（41301386） |
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| 摘 要： | 地震滑坡敏感性分析是地震次生灾害研究的重点内容之一。数据量大且致灾因素复杂是研究地震滑坡问题的难点。在对已有敏感性分析模型研究的基础上,以芦山地震为例,选取地面高程、坡度、坡向、地层、斜坡形态、斜坡结构、距断层平均距离、距水系平均距离、地震峰值加速度9个地震滑坡评价因子,建立基于遗传算法的相关向量机（GA-RVM）敏感性分析模型,生成地震滑坡敏感性区划图,统计结果显示滑坡正确率为99.74%,滑坡密度在极高敏感区达到27.4057个/km2。结果表明,相对于基于遗传算法的支持向量机,GA-RVM获得了更高的预测精度,可为进一步完成地震灾害预防提供依据。
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| 关 键 词： | 相关向量机 遗传算法 地震滑坡 敏感性分析 |
| 收稿时间： | 2016-10-04 |
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