An improved method to predict man-made slope failure using machine learning tools
Notice bibliographique
Résumé
Landslide hazards associated with man-made slopes are increasing due to ageing and extreme weather conditions under a changing climate. To effectively mitigate landslide risks, the implementation of regional landslide early warning systems is desirable, albeit challenging, if not impossible, due to the scarcity of reliable landslide data and suitable predictive tools. In this paper, a thorough analysis has been conducted on reasonably reliable and substantial amounts of historical rainfall data, slope features, and landslide inventory of man-made slope failures in Hong Kong. Four different machine learning methods, namely logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost), have been employed. The predicted number of landslides from the machine learning methods is compared with the predictions made by the current Landslip Warning System in Hong Kong. The effects of rainfall parameters and slope features on model performance are also investigated. The analysed results show that dynamic rainfall conditions are identified as the most influential factors for predicting man-made slope landslide. A combination of 1 and 12 h maximal rolling rainfall (MRR) demonstrates superior performance compared to relying solely on the 24 h MRR. Therefore, this combination is recommended for predicting man-made slope failures in Hong Kong.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».