作者：邱丹丹; 牛瑞卿; 杨耘相关向量机遗传算法地震滑坡敏感性分析
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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