论文研究-基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用.pdf

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文件名称：论文研究-基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用.pdf
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更新时间：2022-08-11 17:01:41
不确定数据,决策树,危险性预测 滑坡灾害预测受多种因素影响，其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题，为提高滑坡危险性预测的准确率，根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理，提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法。该方法引入不确定因子降雨，并将不确定因子和其余评价因子一起，根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树，建立滑坡危险性等级预测模型，并用延安市宝塔区的实例进行验证。实验结果表明，该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度，达到了滑坡预测的精度标准，且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法。