基于支持向量机和随机森林模型的泥石流易发性研究.pdf

摘要

泥石流灾害在我国频繁发生，其危害巨大，对当地居民的生活、生产乃至整个

社会经济的发展造成了严重威胁。因此，实现准确、高效的泥石流易发性评价对保

障人民生命财产安全具有重大现实意义。然而，目前泥石流易发性研究中，传统支

持向量机和随机森林的性能表现并不理想。一方面，缺乏专门针对这两种模型超参

数寻优的研究，导致模型的参数设置不合理，影响了模型的性能。另一方面，优化

算法方面的研究主要集中于单一优化算法的应用，缺少横向对比研究，难以选择最

优的优化算法。针对上述问题，本文提出了一种基于多种优化算法的泥石流易发性

评价方法。采用多种优化算法来分别优化支持向量机和随机森林的超参数，同时对

泥石流易发性研究的每个过程进行优化，包括数据采集、数据预处理、模型训练和

评估等。本文的研究成果可以为泥石流的易发性评价提供更准确、有效的预测和分

析结果，为泥石流灾害的防治提供科学依据。本文的主要研究内容如下：

（1）选择泥石流高发的小金县作为研究区域，通过综合分析泥石流的成因，筛

选出具有代表性的影响因子，并深入探讨分析每个影响因子与现有泥石流灾害之间

的关系。选择栅格单元为评价单元，将所有影响因子进行归一化处理，再利用斯皮

尔曼相关系数来检验影响因子之间的相关性，并利用核主成分分析来消除影响因子

之间的相关性。通过这些方法，成功地检测并消除了非线性关系因子间的相关性。

（2）通过建立缓冲区和随机点来选择非泥石流点，确保数据的合理性和准确

性，然后采用支持向量机、随机森林、BP神经网络和逻辑回归等四种算法建立泥石

流易发性评价模型，并进行易发性分区。使用准确率、混淆矩阵、ROC曲线和易发

性分区情况来全面评价模型性能。结果显示，在超参数优化之前，支持向量机和随

机森林模型性能相较于BP神经网络和逻辑回归模型稍显不足。

（3）选择径向基核函数作为支持向量机的核函数，优化支持向量机的超参数C

和γ以及随机森林的超参数决策树数量和决策树最大深度。采用遗传算法、粒子群

算法、秃鹰搜索算法和麻雀搜索算法分别优化这两组超参数，并利用优化后的模型

构建泥石流易发性评价模型，并进行易发性分区。通过准确率、混淆矩阵、迭代时

间、收敛次数、ROC曲线和易发性分区情况来评估各种模型，结果显示，四种优化

算法都显著提高了支持向量机和随机森林的性能，并且远远优于BP神经网络，这

充分证明了超参数选择的重要性。在各种优化算法中，麻雀搜索算法优化的随机森

林模型性能最为出色，准确率达到96.3%，ROC曲线下面积达到了0.98，并且易发

性分区效果符合泥石流实际分布情况，具有科学性。因此，将麻雀搜索算法优化的

随机森林模型应用在小金县泥石流易发性评价研究中，并进一步分析出每个影响因

子的权重。

关键词：泥石流易发性支持向量机随机森林超参数优化优化算法

Abstract

DebrisflowdisastersarefrequentlyobservedinChina,andtheyposesignificantthreats

tothelives,livelihoods,andoverallsocioeconomicdevelopmentoflocalresidents.

Therefore,achievingaccurateandefficientassessmentsofdebrisflowsusceptibilityis

deemedofparamountpracticalimportanceforensuringthesafetyofpeopleslivesand

property.However,theperformanceoftraditionalsupportvectormachinesandrandom

forestsisnotconsideredidealincurrentresearchondebrisflowsusceptibility.Onetheone

hand,theperformanceofthesetwomodelsmaybeimpactedbyi