基于CF-CNN-LSTM模型的滑坡易发性评价 - 王守华; 王睿菘; 孙希延; 刘小明; 卢伟萍; 林子安 (自然灾害学报, 2024)
P642.22%X43; 针对滑坡灾害样本选择以及深度学习模型中的长期依赖、梯度消失、退化等问题,提出了一种结合确定性系数法(certainty factor,CF)、卷积神经网络(convolution neural network,CNN)模型和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的CF-CNN-LSTM深度学习模型.以广西壮族自治区梧州市辖区为研究区,选取高程、坡度和坡向等 13 种滑坡评价因子,采用CF-CNN-LSTM模型对研究区进行滑坡易发性评价,并与CNN模型、LSTM模型、循环神经网络模型和逻辑回归模型进行对比,利用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)、整体准确率等 6 种方法对模型预测精度进行评估.结果表明:CF-CNN-LSTM模型的ROC曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)值为 0.953,高于其它单一模型,同时其它 5 项评估指标均优于单一模型,证明CF-CNN-LSTM模型具有更高的精度,可用于梧州市辖区的滑坡易发性评价工作,能够对该区域的滑坡风险管理提供科学的建议.