Landslide spatial prediction based on cascade forest and stacking ensemble learning algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Landslides are a major threat to the safety of human life and property. The purpose of landslide spatial prediction is to establish the relationship between the location of landslides and each landslide evaluation factor, and to spatially identify high landslide risk areas using data mining and geographic information science. In this paper, a landslide spatial prediction model is put forward based on cascade forest (CF) and Stacking ensemble learning algorithm. Firstly, the landslide spatial prediction scheme is designed. Then, the improved CF is established by combining random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGBoost). The Stacking ensemble learning algorithm is introduced to establish CF-Stacking model combined with the improved CF. Finally, experiments are conducted using geospatial data of the actual study area. 12 landslide disaster-inducing factors are extracted from the study area, and the CF-Stacking model is applied to the spatial prediction of landslides. The result shows that CF-Stacking outperforms comparative models in terms of the area under curve and brier score, demonstrating its effectiveness in predicting landslide spatial patterns. The CF-Stacking model is used to generate a landslide susceptibility map for Fengjie, which provides valuable guidance for geological hazard early warning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle