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基于Adaboost算法的滑坡預(yù)測(cè)模型研究

2020-03-26 01:57:28
卷宗 2020年36期
關(guān)鍵詞:模型

孟 欣

(重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院,重慶 400074)

1 引言

根據(jù)中國(guó)地質(zhì)環(huán)境信息網(wǎng)發(fā)布的《全國(guó)地質(zhì)災(zāi)害通報(bào)》數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)[1],中國(guó)2018、2019年度發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害分別為2966起、6181起,滑坡占比分別為55%、68.27%,可見(jiàn)滑坡災(zāi)害是中國(guó)當(dāng)前最嚴(yán)重的地質(zhì)災(zāi)害。

近年來(lái)學(xué)者們提出了多個(gè)滑坡預(yù)測(cè)模型,如:黃發(fā)明(2017)[2]Extreme Learning Machine,ELM滑坡位移組合預(yù)測(cè)模型;李麟瑋等(2018)[3]GWO-MIC-SVR滑坡位移預(yù)測(cè)模型等。隨著軟件技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展,也開(kāi)始有學(xué)者研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡災(zāi)害空間預(yù)測(cè)技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,目前主要有:最近鄰分類算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)等,但利用Adaboost算法進(jìn)行滑坡預(yù)測(cè)的研究還比較少。本文選取對(duì)滑坡影響較大的降雨、地震因素來(lái)開(kāi)展基于Adaboost算法的滑坡預(yù)測(cè)模型研究。

2 Adaboost算法原理

Adaboost是英文“Adaptive Boosting”的縮寫,算法中不同的訓(xùn)練集是通過(guò)調(diào)整每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的權(quán)重來(lái)實(shí)現(xiàn)的:開(kāi)始時(shí),每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的權(quán)重是相同的,在此樣本分布下訓(xùn)練出一弱分類器。對(duì)于分類錯(cuò)誤的樣本,加大其對(duì)應(yīng)的權(quán)重;而對(duì)于分類正確的樣本,降低其權(quán)重。這樣,分錯(cuò)的樣本就被突出出來(lái),從而得到一個(gè)新的樣本分布。在新的樣本分布下,再次對(duì)弱分類器進(jìn)行訓(xùn)練,得到一個(gè)新的弱分類器。依次類推,經(jīng)過(guò)T次循環(huán),得到T個(gè)弱分類器,把這T個(gè)弱分類器按一定的權(quán)重疊加起來(lái),得到最終理想的強(qiáng)分類器。

Adaboost算法的計(jì)算過(guò)程如下:

1)權(quán)值初始化:給訓(xùn)練樣本中的每組數(shù)據(jù)賦予一個(gè)初始權(quán)值。

2)迭代計(jì)算:第 t 輪迭代中,使用權(quán)值分布Dt訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),得到第t個(gè)弱分類器Gt(x),計(jì)算Gt(x)在訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)上的誤差率εt、系數(shù)αt,以及函數(shù)f t(x),從而得到第t個(gè)弱分類器:

3)得到最終強(qiáng)分類器:如此往復(fù)訓(xùn)練,直到第 t=T 輪迭代后將數(shù)據(jù)全部分類正確時(shí)為止,得到最終強(qiáng)分類器:

3 Adaboost算法滑坡預(yù)測(cè)研究

3.1 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

圖1 月均滑坡次數(shù)-降雨量-地震次數(shù)(上月)分布曲線

通過(guò)中國(guó)地質(zhì)環(huán)境信息網(wǎng)[1]、中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)[4]、國(guó)家地震科學(xué)數(shù)據(jù)中心[5]、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[6]等官方網(wǎng)站獲取到了四川省1949—2001年及2014—2017年的滑坡數(shù)據(jù)、降雨數(shù)據(jù)、地震數(shù)據(jù),前者作為建模樣本數(shù)據(jù),后者作為測(cè)試數(shù)據(jù)。

經(jīng)整理繪制了1949—2001年月均滑坡次數(shù)-降雨量-地震次數(shù)(上月)分布曲線(圖1)如下所示。

為了便于計(jì)算,將當(dāng)月平均滑坡數(shù)≥18次的類別值設(shè)為“1”;將當(dāng)月平均滑坡數(shù)<18次的類別值設(shè)為“-1”。

3.2 Adaboost算法預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練

計(jì)算前,繪制數(shù)據(jù)坐標(biāo)分布如圖2所示:

圖2 數(shù)據(jù)坐標(biāo)分布圖

由上圖可找到3個(gè)基本分類器如下:

按照Adaboost算法原理進(jìn)行迭代計(jì)算,得到最終的強(qiáng)分類器即滑坡預(yù)測(cè)模型為:

3.3 預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證

用上述模型對(duì)四川省2014—2017年的月滑坡次數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證,在48組數(shù)據(jù)中,預(yù)測(cè)成功的次數(shù)為41次,預(yù)測(cè)成功率為85.42%。

4 研究結(jié)論

Adaboost算法可建立包括降雨量、地下水、庫(kù)水位、地應(yīng)力、地震、深部位移、地表沉降等的多維度預(yù)測(cè)模型,且在通過(guò)大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化后能具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,可為滑坡災(zāi)害防治提供宏觀決策依據(jù)。

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