【摘 要】
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中国是世界上受地质灾害影响最为严重的国家之一,滑坡灾害占地质灾害总数的68.27%,是我国最为常发的地质灾害。滑坡稳定性评价是对滑坡单体稳定性的空间分布状况进行评价的方法之一,其结果可以为滑坡监测工作的规划及滑坡的防治提供重要的科学依据。本论文引入模拟退火-K-均值（Simulated Anneal-K-means,SA-K-means）聚类、半监督学习和机器学习模型理论,提出了一种混合监督学习模
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中国是世界上受地质灾害影响最为严重的国家之一,滑坡灾害占地质灾害总数的68.27%,是我国最为常发的地质灾害。滑坡稳定性评价是对滑坡单体稳定性的空间分布状况进行评价的方法之一,其结果可以为滑坡监测工作的规划及滑坡的防治提供重要的科学依据。本论文引入模拟退火-K-均值（Simulated Anneal-K-means,SA-K-means）聚类、半监督学习和机器学习模型理论,提出了一种混合监督学习模型支持的滑坡稳定性评价方法。该方法以研究区地形、地质及人类工程活动等多种因素为基础,对滑坡稳定性评价因子进行了提取分析;然后结合降雨、位移数据构建训练样本集;最后对比分析各模型在样本集上的精度和鲁棒性以得出适合的滑坡稳定性评价模型。本论文取得的研究成果如下:（1）评价因子提取方法。在考虑尺度对评价因子属性特征影响的基础上,选择一定的尺度,将研究区划分为格网单元,然后以每个格网单元为对象,通过对地形、地质及人类工程活动等多种因素进行统计分析,得到了稳定性评价因子。（2）标记样本集构建方法。利用多种位移特征,使用SA-K-means对GNSS监测点所在格网单元进行聚类,再用轮廓系数去除异常样本后,将GNSS监测点所在格网单元划分为不同的稳定性类别,得到初始样本集。随后利用半监督学习方法对初始样本集中的标记样本量进行扩充,得到标记样本集。（3）建立滑坡稳定性评价模型。将标记样本集作为模型的输入,分别对改进投票分类器模型（Improved Voting Classifier Model,IVCM）、投票分类器模型、高斯过程模型、随机森林模型、SVC模型、XGBoost模型、Grandient Boosting模型进行训练,然后利用测试集对模型进行精度评定。依据模型的精度评定结果,IVCM的准确率、F1-score、Kappa系数、AUC分别为89.17%、89.21%、82.52%、0.968,高于投票分类器模型及基估计器模型,且IVCM具有较高的鲁棒性。说明IVCM具有较优的性能,适合该研究区的滑坡稳定性评价。
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