2023---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 

2023

发表期刊：Journal of Central South University

文献导读：[研究目的] 本研究旨在基于微震参数，开发用于秦岭输水隧道岩爆预测的机器学习模型。[研究方法] 研究首先收集了344个岩爆案例的数据集，并利用回归插补策略对缺失特征值进行了估算。随后，通过结合特征选择（FS）、t分布随机邻居嵌入（t-SNE）和高斯混合模型（GMM）聚类的方法对数据集进行了重新标注。研究中还采用投票集成策略构建了机器学习模型，并通过树结构Parzen估计器（TPE）确定了最佳超参数组合。[研究内容] 文章首先介绍了数据预处理方法及其在岩爆预测中的应用，然后研究了弹性能量指数、围岩的最大周向应力和岩石的单轴抗压强度等特征的重要性，最后将最优组合模型应用于实际的岩爆预测中。

2023

发表期刊：Environmental Science and Pollution Research

文献导读：[研究目的] 本研究旨在开发一种将信息价值和机器学习相结合的方法，用于评估从可持续发展角度出发的泥石流易发性。[研究方法] 研究采用信息价值法与机器学习方法相结合，包括决策树、支持向量机等模型，对泥石流易发性进行定量评估。数据来源于具体区域的地质、气象和地形信息，并结合了这些变量在泥石流发生中的贡献度进行分析。[研究内容] 文章首先对泥石流灾害的背景进行了详细描述，然后介绍了信息价值法和机器学习模型的基本原理及其应用，通过多种模型的对比分析，探讨了不同方法在泥石流易发性评估中的适用性和准确性。研究重点在于揭示泥石流易发性与环境变量的关系，为可持续发展提供科学依据和技术支持。

2023

发表期刊：Geomechanics and Geophysics for Geo-Energy and Geo-Resources

文献导读：[研究目的] 本文旨在利用机器学习方法预测地下矿山开采过程中引起的应力，以降低地面控制灾害和事故的发生。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，包括随机森林和多层感知器，以评估不同因素对矿山应力的影响。这些模型通过对大量历史数据的训练，能够预测在特定条件下可能发生的地面失稳事件。[研究内容] 文章首先概述了地下采矿作业中应力作用对地面失稳的影响，并探讨了引发重大事故的关键因素。随后，研究详细介绍了机器学习在应力预测中的应用，尤其是随机森林和多层感知器的应用，这些模型能有效处理多参数的复杂互动。最后，文章通过实证分析展示了这些模型在预测地下矿山应力方面的准确性和可靠性。

2023

发表期刊：Gondwana Research

文献导读：[研究目的] 本研究旨在通过优化滑坡样本与非滑坡样本的比例，提升基于机器学习的滑坡易发性评估模型的预测准确性。[研究方法] 采用了一种基于自动化机器学习（AutoML）的模型，通过优化滑坡与非滑坡样本的比例来提高模型的性能，并进行了多种机器学习算法的比较。[研究内容] 文章首先分析了滑坡易发性评估中滑坡与非滑坡样本比例失衡的问题，并探讨了这一比例对模型性能的影响。随后，研究引入了AutoML技术，通过多次实验对不同比例下的模型表现进行了评估。结果显示，通过优化样本比例，模型的预测准确性得到了显著提升，特别是在样本不平衡问题严重的情况下。最后，文章讨论了优化样本比例对滑坡易发性评估的广泛应用潜力，为提高滑坡灾害的预测能力提供了新的思路。

2023

发表期刊: Journal of African Earth Sciences

文献导读: [研究目的] 该研究旨在通过机器学习算法对多种自然灾害（包括滑坡、洪水和沟壑侵蚀）进行建模和制图，以提高对这些灾害的预测能力和管理效率。[研究方法] 研究使用了包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和梯度提升树（GBT）等多种机器学习算法，对自然灾害数据进行训练和验证。数据集包含了不同区域的滑坡、洪水和沟壑侵蚀的历史记录和环境因素。[研究内容] 文章首先回顾了现有的灾害建模技术，并介绍了机器学习在灾害建模中的应用潜力。接着，通过对多个案例研究进行详细分析，评估了不同算法在预测不同类型自然灾害中的表现。文章还描述了模型的构建过程，包括数据预处理、特征选择和模型优化。结果表明，机器学习算法能够有效提高对多种自然灾害的预测准确性和时效性，为灾害风险管理提供了有力工具。

2023

发表期刊: Natural Hazards

文献导读: [研究目的] 本研究旨在使用机器学习技术及其组合方法，生成洪水、滑坡、森林火灾和地震的易损性地图，以提高对多重自然灾害的预测和风险评估能力。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，如随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和极限梯度提升（XGBoost），并通过数据集成的方式将这些方法结合，以提高灾害易损性评估的准确性。所使用的数据包括地形、土地利用、气象条件等多种环境变量。[研究内容] 文章首先综述了现有的自然灾害易损性评估方法，并指出机器学习在多灾种易损性映射中的潜力。接着，研究详细介绍了每种灾害的输入数据、模型训练过程和算法选择依据。通过对比单一算法与组合算法的预测性能，研究发现组合算法在多灾种评估中表现出更高的精确度。文章还探讨了易损性地图在不同地理区域的应用，并提出了机器学习技术在灾害风险管理中的优势。

2023

发表期刊: Environmental Science and Pollution Research

文献导读: [研究目的] 本研究旨在探讨在评估环境地质灾害易发性时，非地质灾害样本空间范围的选择对评估结果的影响。[研究方法] 研究通过构建地质灾害易发性模型，比较了不同非地质灾害样本空间范围选择对模型结果的影响。数据来源包括地形、降雨、土地利用等环境因素，以及实际的地质灾害记录。采用了逻辑回归和机器学习方法对数据进行分析，并通过ROC曲线对模型的预测效果进行验证。[研究内容] 文章首先介绍了研究区柳林县的地质环境和灾害特征，接着详细描述了非地质灾害样本的空间范围选择及其对地质灾害易发性评价的影响。研究发现，不同空间范围的样本选择显著影响了模型的预测结果，尤其是在地质灾害发生概率较高的区域。文章还讨论了在实际应用中，合理选择非地质灾害样本空间范围的重要性，并提出了改进模型准确性的建议。

2023

发表期刊: Natural Hazards

文献导读: [研究目的] 本研究旨在利用机器学习技术，开发一个能够预测短时强降雨引发的泥石流的模型，以提高灾害预警和风险管理的准确性。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，包括随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和神经网络（NN），并结合了地形、降雨量、土壤类型等多种环境因子，构建了泥石流易发性预测模型。研究数据来自多个历史灾害事件的记录，并进行了数据预处理和特征工程。[研究内容] 文章首先概述了泥石流的形成机理和现有预测模型的局限性，接着详细介绍了所选用的机器学习方法及其在泥石流预测中的应用。通过多次实验，研究分析了各算法在不同数据集上的表现，并比较了不同模型的预测精度。文章还探讨了特征选择对模型性能的影响，以及如何优化模型以提高预测的准确性。结果表明，机器学习技术能够显著提高短时强降雨引发泥石流的预测精度，并为灾害风险管理提供了有力支持。

2023

发表期刊: Environmental Earth Sciences

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过多模型比较评估环境地质灾害的易发性，旨在为区域经济的可持续发展提供支持和决策依据。[研究方法] 研究采用了多种统计和机器学习模型，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机和极限梯度提升等，分析了地形、土地利用、降雨量和地质构造等环境因子对地质灾害易发性的影响。研究通过交叉验证和ROC曲线评估了各模型的预测性能，并进行了综合比较。[研究内容] 文章首先介绍了研究区的地质环境和经济背景，接着详细描述了各模型的构建过程及其在地质灾害易发性预测中的应用。通过对比各模型的预测结果，研究发现，不同模型在不同的环境条件下表现出显著差异，组合模型在整体预测精度上优于单一模型。文章还探讨了地质灾害易发性评估对区域经济可持续发展的意义，并提出了基于研究结果的政策建议，以加强防灾减灾措施和区域发展规划的协调性。

2023

发表期刊: Journal of Environmental Management

文献导读: [研究目的] 本研究旨在开发一种混合机器学习模型，用于评估长距离管道在滑坡环境中的风险，从而提升管道的安全性和稳定性。[研究方法] 研究采用了一种混合机器学习方法，将随机森林（RF）与支持向量机（SVM）相结合，以提高模型的预测精度。数据集包括地形、地质、降雨、土地利用等多个变量，所有数据通过特征工程处理后用于模型训练和验证。模型性能通过交叉验证和ROC曲线评估，并与单一模型进行对比。[研究内容] 文章首先介绍了长距离管道在地质灾害特别是滑坡风险下的脆弱性，接着详细描述了混合机器学习模型的构建过程。研究通过多次实验分析了不同因素对管道滑坡风险的影响，结果显示，混合模型在识别高风险区域方面表现优异，并优于单一的机器学习模型。文章还探讨了混合模型在不同地理环境下的适用性，最后提出了该方法在管道风险管理中的应用潜力，并为未来的研究方向提出了建议。

2022

发表期刊: China Geology

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过对比传统和集成机器学习方法，评估地区的滑坡易发性，以便为该区域的灾害防治提供科学依据。[研究方法] 研究采用了传统的逻辑回归（LR）方法和三种集成学习方法，包括随机森林（RF）、极端梯度提升（XGBoost）和AdaBoost，对研究区内的滑坡易发性进行了评估。[研究内容] 文章首先描述了河南西部的地理和地质背景，随后详细介绍了研究中使用的数据处理和特征选择方法。接着，研究对比了不同机器学习模型在滑坡易发性评估中的表现，结果显示，集成学习方法优于传统的LR模型，尤其是在复杂地形条件下。文章最后讨论了集成模型在滑坡预测中的优势，并提出了进一步研究的可能方向，以提高滑坡风险评估的精度。

2023

发表期刊：International Journal of Disaster Risk Reduction

文献导读：[研究目的] 该文献旨在开发一种基于深度学习的长期预警系统，以应对水库滑坡的潜在风险。[研究方法] 研究采用了深度神经网络模型，对收集的大量水库滑坡数据进行了分析，并利用这些数据训练模型，以提高预警系统的准确性。[研究内容] 文章首先介绍了水库滑坡的背景，强调了传统预警方法的局限性。随后，研究详细描述了深度学习技术在滑坡预警中的应用，包括模型的选择、参数调优以及数据处理过程。最后，文章通过案例研究展示了该预警系统的实际效果，并讨论了其在不同水库滑坡场景下的适应性和可靠性。

2023

发表期刊: Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering

文献导读: [研究目的]研究旨在通过创新的机器学习模型来处理与滑坡相关的多种影响因子，并利用这些模型预测滑坡的易发性。[研究方法] 研究使用了一种基于坡度单元的机器学习模型，这些模型考虑了不同影响因子之间的空间变异性。通过将滑坡数据集分解为多个坡度单元，模型能够更精确地捕捉到条件因素的异质性。采用了支持向量机、随机森林和梯度提升等机器学习算法，并通过交叉验证来评估模型性能。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡易发性预测的背景以及目前的研究现状，然后详细描述了机器学习模型的应用和优势。通过对不同类型的影响因子进行分析，研究展示了坡度单元方法如何改善预测结果的准确性。最后，通过与传统模型的比较，研究指出了新方法在处理影响因子异质性方面的优势。

2023

发表期刊: Engineering Failure Analysis

文献导读: [研究目的] 本文旨在利用机器学习技术预测地震损害及其修复干预，从而提高地震后重建的效率和效果。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，包括决策树、支持向量机和深度学习网络，以分析地震损害的数据集。这些数据集包括建筑物的结构特征、地震强度和历史修复记录。通过模型训练和验证，研究评估了不同算法的预测性能，并优化了预测模型。[研究内容] 文章首先概述了地震对建筑物造成的损害类型及其修复需求，然后介绍了机器学习技术在地震损害预测中的应用。研究详细描述了数据处理流程、特征选择和模型训练过程。通过对多个数据集的实验，研究展示了机器学习模型在提高地震损害预测准确性和修复干预有效性方面的潜力。

2023

发表期刊：地球科学

文献导读：[研究目的] 探讨机器学习在滑坡智能防灾减灾中的应用现状及发展趋势。[研究方法] 采用文献综述的方法，系统总结了机器学习在滑坡早期识别、易发性评价及预测预报等方面的应用，并对比了不同机器学习算法的优缺点。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡灾害的背景及其在全球范围内的影响，随后详细阐述了机器学习在滑坡早期识别中的应用，包括基于遥感数据的智能解译技术。接着，文章探讨了机器学习在滑坡易发性评价中的应用，重点分析了不同算法在评价中的表现。最后，文章展望了机器学习在滑坡预测预报中的应用前景，提出了未来可能的发展方向，如多场监测数据的融合与可解释性机器学习的研究。

2022----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2022

发表期刊：International Journal of Disaster Risk Science

文献导读：[研究目的] 本研究旨在评估中国横断山地区地质灾害的易发性，探索地形、地质、气候等因素对地质灾害易发性的影响。[研究方法] 文章利用机器学习技术，结合地理信息系统（GIS）和遥感数据，构建了多种地质灾害易发性评价模型。通过对比不同机器学习算法的表现，选取了最优模型，并结合空间分析方法进行结果验证。[研究内容] 文章首先详细介绍了横断山地区的地质背景和灾害特征，然后描述了机器学习模型的构建过程，包括数据预处理、特征选择和模型训练。研究分析了不同影响因素对地质灾害易发性的贡献，并通过案例验证了模型的有效性。最终，研究提出了该地区地质灾害易发性的空间分布图，为区域灾害防治提供了科学依据。

2022

发表期刊：Process Safety and Environmental Protection

文献导读：[研究目的] 研究旨在开发一种基于机器学习的滑坡风险预测模型，以提高在能源矿山开采过程中预防滑坡地质灾害的能力。[研究方法] 本文采用Geo-Studio软件对陕西省某露天矿坑坡体的不同状态下的安全系数进行计算，随后利用梯度提升回归树（GBRT）算法对坡体的安全系数进行预测，并与其他算法的预测结果进行对比分析。[研究内容] 文章首先介绍了露天矿坑滑坡的背景和研究意义，随后详细描述了GBRT算法的应用和模型的建立过程。通过对坡体的安全系数进行数值模拟，研究了在不同降雨强度下坡体的滑动风险，并分析了GBRT模型在预测精度上的优势。研究结果表明，GBRT模型在预测露天矿坑坡体在强降雨条件下的安全系数时，具有较高的准确性和应用潜力，这对于实现矿坑滑坡风险的早期预警具有重要意义。

2022

发表期刊：Natural Hazards

文献导读：[研究目的]本文旨在通过融合卷积神经网络(CNN)与机器学习建模框架，进行滑坡易发性地理空间对比分析，以提高预测精度和适用性。[研究方法]研究结合了卷积神经网络和其他机器学习算法（如随机森林、支持向量机）构建了一个综合模型，并利用地理信息系统(GIS)进行空间数据处理和分析。数据集主要来源于某滑坡频发地区的地形、地质和气象等多种因素。[研究内容]文章首先介绍了滑坡易发性分析的背景和传统方法的局限性，随后详细描述了所提出的CNN与机器学习相结合的模型架构，模型通过输入地形、地质等因素数据进行训练和验证，最终生成滑坡易发性地图。研究结果表明，融合模型在准确性和稳定性上优于传统方法，并能够更有效地识别高风险区域，为滑坡灾害防治提供了科学依据。

2022

发表期刊：Modeling Earth Systems and Environment

文献导读：[研究目的]本文旨在应用机器学习技术预测道路网络中易发生滑坡和山洪的高危区域，从而提高道路安全性和灾害防控能力。[研究方法]研究使用了多种机器学习算法，包括随机森林（RF）和支持向量机（SVM），结合地理信息系统（GIS）进行空间数据分析。数据集来源于某山区道路网络，包括地形、降雨量、土地利用等因素。[研究内容]文章首先介绍了道路网络中滑坡和山洪灾害的背景以及传统预测方法的不足，接着详细描述了所使用的机器学习模型的构建过程，包括特征选择、模型训练和验证等。通过对不同机器学习模型的性能进行比较，研究发现随机森林算法在预测滑坡和山洪易发性方面表现最佳，生成的高精度易发性地图能够有效识别高风险区域，为道路建设和灾害预警提供了可靠的技术支持。

2022

发表期刊：Natural Hazards

文献导读：[研究目的] 本研究旨在探讨机器学习（ML）技术在滑坡研究中的最新进展，并评估其在滑坡过程建模中的有效性。[研究方法] 文章综述了近年来应用于滑坡研究的ML技术，特别是深度学习方法，并对这些方法在滑坡检测、空间预测（即滑坡易发性制图）和时间预测中的应用进行了分类和总结。[研究内容] 文章首先简要介绍了ML技术及其在滑坡研究中的应用背景，接着对近年来在滑坡检测与制图、空间预测和时间预测三个主要领域中的研究进行了总结，分析了ML方法的优势与局限性。最后，文章提出了未来研究方向的建议，强调了数据驱动技术在滑坡研究中的潜力，并探讨了其与传统方法相比的预测性能和应用前景。

2022

发表期刊：Environmental Modelling & Software

文献导读：[研究目的] 本研究旨在开发并验证一种结合机器学习（ML）和天气预报的模型，用于预测长江流域的农田洪涝灾害，以提高洪水灾害的预警能力和农田管理效率。[研究方法] 采用多种机器学习算法（如随机森林、支持向量机等），结合天气预报数据来建立洪涝灾害预测模型，并通过历史洪水数据进行模型的训练和验证。[研究内容] 文章首先介绍了长江流域的水文气象特征及其对农业生产的影响，随后详细描述了将天气预报与机器学习模型相结合的具体方法。研究重点分析了多种ML算法在洪水灾害预测中的表现，并通过对比分析验证了模型的有效性。最后，文章探讨了该方法在不同情景下的适用性及其在实际洪水管理中的潜在应用价值。

2022

发表期刊: Geoscience Letters

文献导读: [研究目的] 本研究旨在评估不同的机器学习模型和一种新型的深度学习算法在滑坡易发性映射中的表现。通过比较各种算法的预测能力，研究为滑坡风险评估提供了新的工具和方法。[研究方法] 使用多种机器学习模型，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和梯度提升树（GBT），以及一种新提出的深度学习算法。这些模型在多个滑坡区域的实际数据集上进行了训练和测试，以评估其预测精度和性能。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡易发性映射的背景和现有方法的局限性，然后详细描述了各个机器学习模型和深度学习算法的实施过程，包括数据预处理、特征选择和模型评估。通过对比分析，研究展示了不同模型在滑坡易发性映射中的表现差异，强调了新型深度学习算法在提升预测精度方面的优势。研究还讨论了各模型的优缺点及其应用前景。

2022

发表期刊: Engineering Applications of Artificial Intelligence

文献导读: [研究目的] 本研究旨在对比各种元启发式算法（MHs）在地质灾害建模中的应用效果，特别是在滑坡位移预测中的表现。研究试图通过比较不同算法的效果，为地质灾害建模提供更加有效的方法。[研究方法] 研究中采用了多种元启发式算法，包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO），结合机器学习模型进行地质灾害建模。通过在实际滑坡位移数据集上进行实验，对各算法的预测精度和计算效率进行评估。[研究内容] 文章首先回顾了地质灾害建模的现状和挑战，然后详细介绍了选用的元启发式算法的基本原理及其在滑坡预测中的应用方法。接着，研究团队展示了这些算法在处理滑坡位移预测任务中的具体实现，包括数据准备、模型训练和性能评估。最后，文章对比分析了各算法的优缺点，并提供了对未来研究的见解。

2022

发表期刊: Engineering Geology

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过地形匹配目标的机器学习方法预测滑坡的运行路径。[研究方法] 文章采用了基于地形匹配的机器学习算法，其中包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM），用于分析和预测滑坡的运行路径。数据集包括多种地形特征，算法训练和测试过程涉及大量实际滑坡案例。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡运行路径预测的背景和现有方法的不足，然后详细描述了地形匹配-targeted机器学习方法的实施步骤，包括数据准备、特征提取和模型训练。研究重点是如何通过地形匹配优化算法参数，以提高预测准确度。文章还展示了基于不同地形特征的模型性能比较，评估了各种机器学习方法在不同场景下的表现，并探讨了这些方法在实际应用中的潜力。

2022

发表期刊: Bulletin of Engineering Geology and the Environment

文献导读: [研究目的] 本研究旨在利用机器学习技术对滑坡和洪水等多重灾害进行综合评估，以提高灾害风险预测的准确性。[研究方法] 文章采用了多种机器学习算法，包括随机森林（RF）、梯度提升机（GBM）和深度学习模型，来处理和分析滑坡与洪水的数据。研究结合了遥感数据和地面观测数据，通过特征工程和模型训练，评估了不同算法在多灾害评估中的表现。[研究内容] 文章首先概述了滑坡和洪水的背景及其对环境的影响，然后详细描述了机器学习算法在多灾害评估中的应用方法，包括数据准备、特征选择和模型验证。研究展示了如何通过多种算法对灾害发生的空间分布和风险程度进行预测，并对不同模型的性能进行了比较。最后，文章探讨了这些技术在实际灾害管理中的应用潜力，并对未来的研究方向进行了展望。

2022

发表期刊: Engineering Geology

文献导读: [研究目的] 本研究旨在开发一种基于人工智能（AI）的降雨预测模型，以提高对泥石流的预警能力。 [研究方法] 文章使用了多种AI技术，包括长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和集成学习方法，以处理降雨和泥石流数据。研究通过训练这些模型来预测不同区域的降雨量，并评估其在预测泥石流发生的准确性。[研究内容] 文章首先介绍了泥石流的背景及其对环境和社会的影响，然后详细描述了AI技术在降雨预测中的应用，包括数据准备、特征选择和模型训练。研究中使用了历史降雨数据和泥石流事件记录，采用交叉验证等方法评估模型的性能。通过对比分析不同AI模型的预测结果，文章展示了如何利用AI技术提升对泥石流的预测能力，并探讨了这些技术在实际应用中的前景。

2022

发表期刊: Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering

文献导读: [研究目的] 本研究旨在开发一种基于贝叶斯机器学习的方法来预测坡体失效的时间，以提高对坡体失效的预警能力。[研究方法] 文章采用了贝叶斯机器学习技术，结合了贝叶斯网络和高斯过程回归（GPR），来处理与坡体失效相关的地质和气象数据。研究通过建立模型并对历史坡体失效数据进行训练，评估模型在预测坡体失效时间上的性能。[研究内容] 文章首先介绍了坡体失效的背景及其预测的挑战，然后详细描述了贝叶斯机器学习方法的基本原理，包括贝叶斯网络的构建和高斯过程回归的应用。研究团队展示了如何通过这些方法处理实际的坡体失效数据，包括数据预处理、特征选择和模型训练。通过对比不同贝叶斯模型的预测结果，研究评估了其在不同坡体条件下的表现，并探讨了模型在实际应用中的潜力和局限性。

2022

发表期刊: Earth, Planets and Space

文献导读: [研究目的] 本研究旨在开发和评估多种回归和机器学习模型在预测集群区域海啸流深方面的有效性。[研究方法] 文章通过数值实验应用了多种回归模型（如线性回归、岭回归）和机器学习模型（如支持向量回归、随机森林和梯度提升树）来预测海啸流深。研究采用了历史海啸数据和数值模拟结果，评估了不同模型在集群区域海啸流深预测中的表现。[研究内容] 文章首先介绍了海啸灾害的背景及其对集群区域的影响，然后详细描述了回归和机器学习模型的基本原理及其在流深预测中的应用。研究包括了数据的准备和预处理、模型的训练和验证过程。通过对比不同模型的预测结果，文章展示了模型在不同地理和气象条件下的表现，并探讨了这些模型在实际海啸预警系统中的应用潜力和局限性。

2022

发表期刊: Natural Hazards

文献导读: [研究目的] 本研究旨在比较不同机器学习技术在预测坡体稳定性安全系数中的有效性。[研究方法] 文章采用了多种机器学习技术，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升机（GBM）和人工神经网络（ANN），对坡体稳定性进行预测。研究通过使用历史数据和数值模拟数据训练和验证这些模型，以确定各模型在预测坡体安全系数方面的表现。[研究内容] 文章首先介绍了坡体稳定性分析的背景及其重要性，然后详细描述了不同机器学习技术的基本原理，包括SVM、RF、GBM和ANN在坡体稳定性预测中的应用。研究内容涵盖了数据的收集、特征选择、模型训练和性能评估。通过对比不同模型的预测结果，文章展示了这些机器学习技术在预测坡体安全系数方面的优势和局限性，并探讨了其在实际工程中的应用前景。

2022

发表期刊：水资源保护

文献导读：[研究目的] 探讨在实测洪水资料匮乏区域，基于高精度水动力模型与机器学习技术构建山洪灾害快速预报模型的方法。[研究方法] 采用极限随机树(ERT)和KNN算法结合水动力模型，使用历史和设计降雨数据进行模型训练，并通过误差修正和网格搜索优化模型参数。[研究内容] 文章首先介绍了山洪灾害的背景和研究区域的地理特征，然后详细阐述了基于水动力模型生成的降雨致洪数据，如何通过机器学习算法建立快速预报模型。通过数值模拟，研究了模型在不同降雨情境下的预报性能，并验证了模型的整体可靠性，最终得出了机器学习与水动力模型相结合在山洪预报中的应用效果。

2021----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2021

发表期刊: Neural Computing and Applications

文献导读: [研究目的] 本文旨在全面回顾和总结机器学习在滑坡预防中的应用，探讨其有效性和未来发展方向。[研究方法] 文章采用了文献综述的方法，通过系统性地整理和分析近年来在滑坡预防领域应用机器学习技术的研究成果。方法包括对不同机器学习模型（如支持向量机、随机森林、深度学习等）的比较，评估其在滑坡预测中的表现，以及分析数据处理和特征选择对模型效果的影响。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡的基本概念及其对环境和社会的影响，然后详细回顾了机器学习技术在滑坡预防中的应用，包括数据收集、特征提取、模型训练和预测性能评估。通过对多个案例研究的分析，文章总结了机器学习方法在滑坡风险评估中的优势和挑战，并讨论了数据质量、模型选择和实际应用中的问题。

2021

发表期刊: Environmental Earth Sciences

文献导读: [研究目的] 本文旨在探讨机器学习技术在地震和台风引发的滑坡易发性映射和关键因素识别中的应用，[研究方法] 研究采用机器学习算法，对地震和台风触发的滑坡数据进行建模和分析。方法中包括数据集的构建、特征选择、模型训练和验证，分析了不同模型在滑坡易发性预测中的表现。[研究内容] 文章首先综述了地震和台风引发的滑坡的基本情况以及影响因素，然后介绍了机器学习在处理滑坡数据中的应用。接着，文章详细描述了使用不同机器学习模型对滑坡易发性进行映射的过程，评估了模型的预测能力，并对关键影响因素进行了识别。研究还包括对模型结果的对比分析和不同灾害情况下模型性能的讨论。

2021

发表期刊: Neural Computing and Applications

文献导读: [研究目的] 本文旨在应用基于人工神经网络（ANN）的地理信息系统（GIS）模型进行地质灾害分区，以提升地质灾害的预测和管理能力。[研究方法] 研究采用ANN模型，并结合GIS技术对地质灾害数据进行分析。具体步骤包括数据收集与预处理、特征选择、模型构建与训练、以及模型性能的验证和优化。通过GIS平台，研究将地质灾害的空间信息与ANN模型的预测结果进行结合，从而实现灾害分区的空间分析。[研究内容] 文章首先介绍了地质灾害分区的重要性以及现有方法的不足，接着详细描述了ANN模型的基本原理及其在GIS中的应用。研究通过实例演示了如何将ANN模型应用于特定区域的地质灾害分区，并展示了使用GIS工具对灾害风险进行空间分析的过程。文中还讨论了ANN与GIS结合的优势，包括提高了预测的准确性和空间分析的效率。

2021

发表期刊：Geoscience Frontiers

文献导读：[研究目的] 旨在通过机器学习和深度学习方法，提高对自然地形滑坡的识别能力。[研究方法] 研究采用了五种机器学习和深度学习算法，包括逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、Boosting方法和卷积神经网络（CNN），并将这些算法应用于三个不同的地质数据库中进行比较。[研究内容] 文章首先收集了滑坡相关的数据，构建了滑坡数据库，并在香港大屿山进行了案例研究，结果显示CNN在识别精度上表现最好，达到了92.5%，优于其他算法。

2021

发表期刊：Landslides

文献导读：[研究目的] 本研究旨在探索一种基于自然语言处理（NLP）和机器学习的滑坡易发性制图新方法，以提高滑坡风险预测的准确性。[研究方法] 研究采用自然语言处理技术从大量的地质数据中提取有意义的特征，并结合机器学习算法对这些特征进行分析和建模。具体方法包括使用文本挖掘技术处理地质报告，并通过机器学习模型进行滑坡易发性评估。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡灾害背景和当前易发性制图方法的局限性，随后详细描述了如何应用NLP技术从地质报告中提取文本特征，并结合机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）进行滑坡易发性建模。通过实例研究，展示了该方法在实际滑坡预测中的有效性和优势，特别是在数据稀缺或异质性强的情况下。

2021

发表期刊：Geoscience Frontiers

文献导读：[研究目的] 本研究旨在利用机器学习算法对浅层滑坡的发生进行建模，以提高对滑坡的预测能力和风险评估的准确性。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和极限梯度提升（XGBoost），并结合地理信息系统（GIS）数据来分析与浅层滑坡相关的各种地形、气象和地质因子。通过对比这些算法的表现，评估它们在滑坡预测中的有效性。[研究内容] 文章首先介绍了研究区域的地理和地质背景，以及浅层滑坡的主要触发因素。随后详细描述了数据的收集与处理过程，包括使用GIS工具生成的坡度、降雨量、土壤类型等因子。研究通过训练和验证不同的机器学习模型，分析了各因子的相对重要性，并通过模型预测生成了浅层滑坡易发性图。研究结果表明，集成了多个因子的机器学习模型在浅层滑坡的预测中具有较高的准确性。

2021

发表期刊：Science of The Total Environment

文献导读：[研究目的] 本研究旨在通过使用卫星数据的机器学习方法，推动地震预测的进展，从而提高对地震发生的预警能力。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，包括深度学习模型，并结合了来自不同卫星的多光谱和合成孔径雷达（SAR）数据。研究分析了这些数据与地震活动的关系，以便识别可能的地震前兆。[研究内容] 文章首先概述了当前地震预测的挑战，并介绍了卫星数据在这一领域的潜在应用。接着，研究描述了数据的收集与预处理过程，涵盖了来自多个卫星平台的遥感数据。文章详细介绍了机器学习模型的训练与验证过程，以及不同算法的性能比较。通过这些模型，研究生成了地震预测的时间和空间模式图，并探讨了卫星数据在预测地震中的前瞻性应用，展示了机器学习技术在复杂地球物理数据中的强大潜力。

2021

发表期刊：Soft Computing

文献导读：[研究目的] 本文旨在开发一种集成深度学习和机器学习算法，用于评估滑坡危险性。这种集成方法旨在提高滑坡危险性预测的准确性，并应对传统方法在复杂地质条件下的局限性。[研究方法] 研究团队采用了一种集成深度学习和传统机器学习算法的混合方法。首先，利用卷积神经网络（CNN）从地形和环境数据中提取特征，然后将这些特征输入到传统机器学习算法如随机森林和支持向量机（SVM）中，以便进行滑坡危险性分类。[研究内容] 文章首先概述了滑坡危险性评估的背景和现有方法的不足，然后详细介绍了集成算法的开发过程，包括CNN模型的架构和特征提取方法，以及如何将提取的特征与传统机器学习算法相结合。通过对多个滑坡案例的测试，评估了该方法的准确性和鲁棒性，结果表明该集成方法在滑坡危险性预测中表现优异。

2021

发表期刊：Landslides

文献导读：[研究目的] 研究旨在开发一种基于机器学习的时空模型，用于模拟和预测由降雨引发的滑坡，以提高滑坡灾害预警和风险管理的准确性。[研究方法] 本研究采用了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）和随机森林（RF），并结合了地理信息系统（GIS）数据，以进行降雨诱发滑坡的时空建模。研究通过收集和分析历史滑坡数据、降雨记录和地形特征，构建了模型并进行了验证。[研究内容] 文章首先概述了滑坡的时空分布特征及其与降雨的关系，接着介绍了机器学习模型的开发过程，包括数据预处理、特征选择以及模型的训练与验证。研究重点分析了模型在不同降雨条件下对滑坡发生概率的预测能力，并探讨了模型的空间泛化性能。最后，研究通过对多个滑坡案例进行回顾性分析，验证了模型的有效性和可靠性。

2021

发表期刊：Natural Hazards

文献导读：[研究目的]该研究旨在通过混合机器学习模型预测公路网络的山洪易发性，为灾害防控提供参考。[研究方法]研究中使用了多种机器学习模型，包括随机森林、支持向量机、和K最近邻算法，并结合地形、降雨、土地利用等多种环境变量，对公路沿线的山洪易发性进行了预测。[研究内容]文章首先介绍了山洪灾害对公路网络安全的威胁，并详细描述了用于模型构建的数据处理流程和变量选择。接着，作者通过对比不同模型的性能，分析了模型的预测精度，最终选出了最优模型进行山洪易发性地图的绘制和验证。研究结果展示了不同路段的山洪易发性等级，为公路规划和维护提供了科学依据。

2021

发表期刊：CATENA

文献导读：[研究目的] 本研究旨在通过优化的混合机器学习方法进行滑坡易发性评估，以提高评估的准确性和可靠性。[研究方法] 文章结合地理信息系统（GIS）和多种机器学习算法，包括集成学习和深度学习，优化了滑坡易发性预测模型。具体来说，研究者利用随机森林、支持向量机和深度神经网络等方法，构建了多种模型，并通过优化算法选择最优组合。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡易发性评估的背景和现状，然后详细描述了GIS和机器学习方法的基本原理及其在滑坡评估中的应用。研究中，使用优化算法对模型参数进行了调整，以提高预测精度。通过实地数据验证和模型评估，文章讨论了不同模型在不同区域滑坡预测中的表现及其适用性，并分析了优化方法对模型性能的提升作用。

2021

发表期刊：Geoscience Frontiers

文献导读：[研究目的] 本研究旨在使用深度学习神经网络对闪电洪水概率进行空间显式预测，以提高对洪水事件的预测准确性和及时性。[研究方法] 文章采用了多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），来处理和分析大规模气象和地形数据。通过训练这些模型来学习洪水发生的空间和时间模式，从而进行精准预测。[研究内容] 文章首先介绍了闪电洪水的背景以及对预测模型的需求。随后，详细描述了所使用的深度学习神经网络的架构，包括数据预处理、模型训练和验证过程。研究中结合了高分辨率气象数据和地形特征，对模型的表现进行了评估。通过对比不同模型的预测结果，分析了深度学习技术在洪水预测中的优势及其对灾害预警系统的贡献。

2021

发表期刊：Frontiers of Structural and Civil Engineering

文献导读：[研究目的] 本研究旨在评估和预测坡面稳定性，利用机器学习方法来提高坡面稳定性评估的准确性和效率。[研究方法] 文章结合多种机器学习算法，包括随机森林、支持向量机和神经网络，构建了坡面稳定性预测模型。通过对大量地质和环境数据进行处理和分析，研究者优化了这些模型以提升预测性能。[研究内容] 文章首先介绍了坡面稳定性评估的重要性及其现有方法的局限性，然后详细描述了所使用的机器学习算法的原理和应用。研究中，通过对不同算法进行训练和测试，比较了它们在坡面稳定性预测中的表现。研究还涉及了数据的预处理、特征选择以及模型的验证过程，以确保模型在实际应用中的有效性和可靠性。

2021

发表期刊：Natural Hazards

文献导读：[研究目的] 本研究旨在利用机器学习和统计方法评估东喜马拉雅地区由于暴雨引发的滑坡易发性，以提供准确的滑坡风险评估。[研究方法] 文章采用了多种机器学习算法（如支持向量机、随机森林和梯度提升机）和统计方法（如逻辑回归和决策树）来建立滑坡易发性模型。通过对降雨数据、地形特征和地质条件的分析，研究者优化了模型以提高预测精度。[研究内容] 文章首先介绍了东喜马拉雅地区暴雨引发滑坡的背景及其影响。随后，详细描述了用于滑坡易发性评估的机器学习和统计方法的基本原理和应用。研究中包括了数据的收集和预处理过程，以及模型的训练和验证。通过将这些模型应用于实际数据，研究探讨了不同方法在滑坡预测中的效果，并分析了模型性能的改进空间。

2021

发表期刊：浙江大学学报（工学版）

文献导读：[研究目的]为了克服滑坡编录样本不足、扩充滑坡样本困难、以及非滑坡样本准确性低等问题，研究使用半监督机器学习模型进行滑坡易发性预测。[研究方法]采用半监督卡方自交互侦测决策树(SSCHAID)和半监督反向传播神经网络(SSBPNN)对江西省南康区的滑坡进行预测，模型结合高分辨率遥感影像和初始滑坡易发性图，通过扩充滑坡和非滑坡样本，来提高预测的准确性。[研究内容]文章首先介绍了南康区的滑坡背景，接着详细描述了SSCHAID和SSBPNN的建模过程，最后通过数值模拟分析了不同模型的滑坡易发性预测精度，结果表明半监督模型的预测精度显著高于全监督模型。

2020----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2020

发表期刊：CATENA

文献导读：[研究目的] 本研究旨在评估深度学习神经网络模型（CNN）与传统机器学习模型在滑坡易发性评估中的预测性能。[研究方法] 研究以中国四川省的张扎镇和香港的大屿山为研究区域，收集并构建了滑坡目录及其诱发因素的空间数据集。使用受试者工作特征（ROC）分析、曲线下面积（AUC）、准确度、均方根误差（RMSE）、Kappa系数、灵敏度和特异性等多种统计指标对模型性能进行了评估。[研究内容] 研究将基于CNN的模型与传统的随机森林、逻辑回归和支持向量机等模型进行了系统比较。结果表明，尽管传统模型表现良好，但CNN模型表现出了卓越的预测能力，尤其在减少“椒盐效应”方面显示出显著优势，表明其在滑坡易发性评估中的巨大应用潜力。

2020

发表期刊：Earth-Science Reviews

文献导读：[研究目的] 本研究旨在对不同机器学习算法在滑坡易发性研究中的表现进行比较，评估其在预测能力和精度方面的差异。[研究方法] 文章选取了包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、逻辑回归（LR）和人工神经网络（ANN）等常用的机器学习算法，利用某地区的地质和环境数据，构建了滑坡易发性模型，并通过交叉验证和多种性能指标（如AUC、精确率、召回率等）对模型的预测性能进行了系统评估。[研究内容] 研究重点对比了各算法在不同数据集和参数设置下的表现，分析了算法的适用性、优缺点及其在滑坡易发性预测中的应用潜力。研究结果表明，不同算法在预测精度上有所差异，具体表现取决于数据集的特性和参数的选择，这为未来滑坡易发性预测的模型选择提供了重要参考。

2020

发表期刊：Safety Science

文献导读：[研究目的] 本文旨在通过构建基于BP神经网络的智能化滑坡地质灾害安全预警模型，以提高滑坡灾害预警的准确性和实时性。[研究方法] 研究采用BP神经网络模型，通过输入历史滑坡数据与多种影响因子（如降雨量、地表位移等），进行模型训练和验证。采用Python语言实现模型开发，并通过Flask框架进行模型封装。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡灾害预警的必要性和当前存在的问题，接着详细描述了BP神经网络的基本原理及其在滑坡预警中的应用。研究通过数值模拟分析了不同因子对滑坡预警结果的影响，最终提出了一种基于BP神经网络的滑坡地质灾害智能预警模型，并在湖南怀化市的滑坡预警系统中进行了实际应用验证。该模型显著提高了预警的准确性与实时性，为滑坡灾害的预防与控制提供了重要的技术支持。

2020

发表期刊：Geomorphology

文献导读：[研究目的] 本文旨在开发一种混合机器学习模型，以准确估算潜在的泥石流体积，为泥石流风险评估和防灾减灾提供支持。[研究方法] 研究采用了一种结合了随机森林（Random Forest）和极限梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGBoost）的混合模型，通过集成多种数据源，如地形、降雨量、地质特征等，对泥石流体积进行预测。模型训练使用了大量历史泥石流事件数据，并进行交叉验证以提高模型的泛化能力。[研究内容] 文章首先介绍了泥石流灾害的背景及其对人类活动的威胁，接着描述了模型的开发过程和所使用的数据集。研究通过对比单一机器学习模型和混合模型的性能，发现混合模型在泥石流体积预测中的表现优于传统方法。最终，文章展示了模型在多个案例中的应用效果，证明了其在实际泥石流风险评估中的潜力，并讨论了模型在不同地理环境中的适用性。

2020

发表期刊：Geomorphology

文献导读：[研究目的] 该研究旨在通过改进“非滑坡”负样本的质量，以提高机器学习（ML）模型在滑坡易发性建模中的表现，生成更可靠的易发性地图。[研究方法] 研究以金沙江中下游流域为研究区域，利用分形理论（FT）模型生成的低坡度、无滑坡和极低易发区三个“非滑坡”样本，构建了三个样本场景，并使用支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NB）模型进行交叉应用。随后通过准确率、召回率、精确度、ROC曲线及AUC等统计指标对样本场景的表现进行比较和评估。[研究内容] 文章首先探讨了“非滑坡”负样本对ML模型表现的影响，并基于FT模型生成了更合理的样本。研究结果表明，FT与ML模型支持的混合方法在滑坡易发性预测中具有最高的效率，最终基于SVM模型和分形理论生成的滑坡易发性地图是滑坡防治的最终产品。

2020

发表期刊：Pure and Applied Geophysics

文献导读：[研究目的]该研究旨在开发和评估用于实时海啸淹没预报的机器学习算法，特别针对南海区域的案例研究。[研究方法]研究使用了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN），通过历史海啸数据和数值模拟数据进行训练和验证。重点考察了算法在预测海啸淹没高度和范围时的准确性和计算效率。[研究内容]文章首先介绍了南海区域的地质背景和海啸威胁，接着详细讨论了用于海啸预报的机器学习模型的构建过程。通过一系列实验和模拟，分析了不同算法的性能，尤其是在实时性要求高的应用场景中，提出了优化模型的建议。研究还探讨了模型在实际应用中的潜力和挑战，提供了未来改进方向的见解。

2020

发表期刊: Environmental Modelling & Software

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过机器学习和地表模型建立滑坡危险性指标，以提升滑坡预测的准确性。[研究方法] 文章结合了机器学习算法（包括随机森林、支持向量机等）和高分辨率地表数据，对滑坡危险性进行评估。首先，研究者收集了多种地质和地表属性数据，并应用机器学习模型进行训练和验证，以预测滑坡发生的概率。[研究内容] 研究详细描述了数据预处理、特征选择以及模型训练过程。文章介绍了如何利用不同的机器学习技术对滑坡危险性进行建模，并通过与传统方法进行比较，展示了机器学习方法在提升滑坡预测精度方面的优势。研究还讨论了模型的适用性以及未来研究方向，包括模型在不同地质环境中的应用潜力。

2020

发表期刊: Computers & Geosciences

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过结合卷积神经网络（CNN）与传统机器学习分类器，提升滑坡易发性制图的准确性和可靠性。[研究方法] 文章首先采用卷积神经网络进行特征提取，随后将提取的特征输入到传统机器学习分类器（如随机森林、支持向量机等）中进行分类。研究中使用了多个滑坡相关的数据集，通过对比分析不同模型的预测性能，评估组合方法的有效性。[研究内容] 文章详细介绍了卷积神经网络在自动特征提取中的应用，并讨论了如何将这些特征与传统分类器结合。研究过程包括数据集的准备、模型训练与测试、以及性能评估。研究还探讨了该方法在滑坡易发性地图生成中的应用潜力，并比较了其与单一分类器的效果差异。

2020

发表期刊: CATENA

文献导读: [研究目的] 本研究旨在开发一种空间显式的深度学习神经网络模型，用于预测滑坡易发性，以提高滑坡预测的精度和空间分辨率。[研究方法] 文章采用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），来处理复杂的空间数据并进行滑坡易发性建模。研究首先对多源空间数据进行预处理，包括地形、降雨量、地质等关键影响因子，然后将其输入到深度学习模型中进行训练和预测。[研究内容] 文章详细描述了模型的结构设计和训练过程，包括数据集的构建、特征提取、模型优化以及参数调整。研究还探讨了模型在不同地理区域的适应性，并通过多种评价指标验证了模型的预测性能。结果表明，该深度学习模型能够有效捕捉滑坡发生的空间异质性，并在滑坡易发性地图的生成中表现出较高的精度和可靠性。

2020

发表期刊: Soil Dynamics and Earthquake Engineering

文献导读: [研究目的] 本研究旨在预测塞浦路斯地区短期低震级地震活动，并分析地震活动的特征。[研究方法] 研究采用机器学习模型和地震学分析，对塞浦路斯的地震活动进行短期预测。利用历史地震数据，结合多种机器学习算法，包括支持向量机和神经网络模型，来识别地震前的特征信号。[研究内容] 文章首先介绍了塞浦路斯地震活动的背景和现状，然后详细描述了机器学习模型在地震预测中的应用。通过数据分析，研究了短期低震级地震的空间分布和时间分布，最终揭示了该地区的地震活动规律。

2020

发表期刊: Science of the Total Environment

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过集成机器学习方法与重采样算法来预测洪水易发性，并提高模型在不平衡数据集上的预测性能。[研究方法] 研究采用了多种机器学习方法，包括随机森林、支持向量机和极限梯度提升，结合重采样算法如SMOTE和ADASYN，以处理洪水数据集中存在的类别不平衡问题。[研究内容] 文章首先介绍了洪水灾害背景及其对人类活动的影响，然后详细描述了所选用的机器学习算法及其与重采样算法的集成方法。通过在多个研究区域的应用，评估了这些集成方法在洪水易发性预测中的表现，并分析了各个模型的优势与局限性。

2020

发表期刊：Soil Dynamics and Earthquake Engineering

文献导读：[研究目的] 本研究旨在开发适用于日本的地震动放大模型，通过机器学习技术提高地震预测的准确性。[研究方法] 研究利用了K-NET和KiK-net的强震记录数据库，结合机器学习算法如随机森林和支持向量机，进行地震动放大的建模和验证。模型输入包括场地条件、震源参数以及传播路径特征等多种因素，模型输出则是地震动放大的预测值。[研究内容] 文章首先介绍了日本强震动数据的背景，特别是K-NET和KiK-net的网络组成及其重要性。随后，详细描述了机器学习模型的构建过程，包括特征选择、数据预处理和模型训练。通过对多个地震事件的预测进行验证，研究展示了机器学习模型在复杂地震条件下的优越性，并分析了模型在不同场地类型中的适用性和局限性。

2020

发表期刊：Environmental Earth Sciences

文献导读：[研究目的] 本研究旨在评估并比较三种机器学习模型，即人工神经网络（ANN）、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以及ANFIS与帝国竞争算法（ICA）的结合（ANFIS-ICA）在滑坡易发性评估中的表现。[研究方法] 研究采用了典型的滑坡易发性分析流程，首先收集并分析了研究区的地形、地质和气象等滑坡影响因素，接着利用不同的机器学习算法进行建模，对模型的预测性能进行比较。[研究内容] 文章详细介绍了滑坡易发性评估的背景和理论基础，并阐述了机器学习模型的实现过程。研究首先选取了影响滑坡的多个环境变量，如坡度、地质构造和降雨量等，随后通过多种机器学习模型的训练和验证，分析了不同模型在预测滑坡发生概率方面的优缺点。最终的结果表明，ANFIS-ICA模型在预测滑坡易发性方面具有更高的精度和稳定性。

2020

发表期刊: Landslides

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过机器学习集成模型提高滑坡易发性制图的可靠性，以便在风险评估和灾害预防中提供更准确的预测。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，包括随机森林、支持向量机和梯度提升机，并通过集成学习方法将这些算法结合，以提高预测性能。[研究内容] 文章首先综述了滑坡易发性制图的现状及其面临的挑战，接着详细描述了所用机器学习算法的工作原理及其在滑坡易发性预测中的应用。研究利用多个数据集进行模型训练和验证，评估了不同算法的预测能力和集成模型的优势。最终，文章展示了集成模型在实际滑坡区域的应用效果，并与单一模型进行了比较，验证了其提高预测可靠性的能力。

2020

发表期刊：岩石力学与工程学报

文献导读：[研究目的]研究旨在解决岩爆预测中因多因素复杂性导致的预测不准确问题，提升预测模型的可靠性。[研究方法]通过构建包含325组岩爆案例的数据集，采用9种经典机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）建立了岩爆预测模型，模型过程中应用了多项数据预处理技术和特征选择方法，并通过网格搜索和交叉验证技术优化模型参数。[研究内容]文章首先介绍了岩爆的背景及其危害，接着详细描述了机器学习算法在岩爆预测中的应用，并比较了不同算法的分类性能。最后，基于所建模型对西藏多雄拉隧道的岩爆倾向性进行了分析，验证了模型的有效性。

2019----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2019

发表期刊: Acta Geochimica

文献导读: [研究目的] 本研究旨在利用基于GIS的统计模型和机器学习模型来空间预测中国三峡库区万州县的滑坡易发性，从而提升区域灾害风险评估的精确性。 [研究方法] 研究结合了地理信息系统（GIS）技术与统计分析方法，如逻辑回归和频率分布分析，及机器学习方法，包括支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。通过这些方法对不同的滑坡影响因子进行分析和建模，以生成滑坡易发性图。 [研究内容] 文章首先概述了万州县的地质背景和滑坡问题，接着详细描述了数据采集、特征选择和模型构建的过程。通过对滑坡历史数据和环境因子的分析，建立了多个统计和机器学习模型，并通过交叉验证和模型评估，分析了各模型的预测性能。最后，研究展示了预测结果并对比了不同模型的表现，指出了最有效的滑坡易发性预测方法。

2019

发表期刊: Environmental Research

文献导读: [研究目的] 本研究旨在利用机器学习模型预测地裂缝灾害，以提供早期预警和风险管理工具，减少地裂缝对人类生活和基础设施的影响。 [研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，包括决策树、随机森林和梯度提升机，对地裂缝数据进行训练和预测。这些模型结合了地质、地形和气象因素，通过特征工程和交叉验证来提高预测准确性。 [研究内容] 文章首先介绍了地裂缝的形成机制和潜在影响，接着描述了数据收集和预处理过程，随后详细介绍了各机器学习模型的应用和比较。通过模型训练，研究生成了地裂缝灾害的空间分布预测图，并评估了模型的性能，确定了最佳的预测方法。最后，研究讨论了模型的应用潜力及其在实际灾害管理中的实施策略。

2019

发表期刊: Journal of Hydrology

文献导读: [研究目的] 本研究旨在通过机器学习方法提高雪崩危险预测的精确性，以便在雪崩易发区域提供更有效的预警信息，帮助减少雪崩灾害的损失。 [研究方法] 研究采用了几种机器学习技术，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和梯度提升树（GBDT），对雪崩相关的数据进行训练和预测。通过数据预处理、特征选择和模型优化，评估了不同模型在雪崩预测中的表现，并利用交叉验证技术来提高预测的准确性。 [研究内容] 文章首先介绍了雪崩的基本背景和主要影响因素，然后详细描述了数据收集、特征工程和模型构建的过程。通过对历史雪崩事件的数据进行分析，研究了不同机器学习模型对雪崩危险的预测能力，并展示了模型在实际应用中的效果和比较。最后，讨论了研究结果的实际意义及未来的改进方向。

2019

发表期刊: Journal of Environmental Management

文献导读: [研究目的] 本研究旨在利用机器学习方法识别和分析地面沉降灾害的预测因子，并探讨人类活动在地面沉降中的作用，以改善地面沉降风险评估和管理。 [研究方法] 研究采用了多种机器学习技术，包括决策树、随机森林和梯度提升机，对地面沉降相关数据进行训练和建模。通过特征选择、模型训练和交叉验证，研究评估了不同预测因子对地面沉降的影响，并分析了人类活动的作用。 [研究内容] 文章首先介绍了地面沉降的背景及其主要成因，随后描述了数据的收集和预处理过程，包括选择可能影响地面沉降的因素。接着，详细说明了机器学习模型的构建过程及其应用，并分析了模型结果，特别是人类活动如何影响地面沉降的预测。最后，研究讨论了预测模型的实际应用效果及其在地面沉降管理中的潜在价值。

2019

发表期刊: Environmental Earth Sciences

文献导读: [研究目的] 本研究旨在评估土地沉降的易发性，以帮助制定有效的减灾措施。通过应用随机森林机器学习算法，该研究希望提高预测精度和可靠性。 [研究方法] 研究中使用随机森林算法对土地沉降易发性进行建模，并利用遥感数据和地质数据来训练和测试模型。具体而言，研究者收集了不同地区的沉降数据，并将其与多种环境因子结合，进行特征选择和模型训练。 [研究内容] 文章首先介绍了土地沉降的背景和现有评估方法的不足之处，然后详细阐述了随机森林算法的原理和应用。通过对比不同特征组合和参数设置，研究确定了最优的模型配置。最终，研究使用该模型对目标区域进行易发性评估，生成了高精度的沉降易发性地图，并探讨了该方法在实际应用中的潜力和局限性。

2019

发表期刊: Advanced Engineering Informatics

文献导读: [研究目的] 本研究旨在提高浅层滑坡的空间预测精度。[研究方法] 研究使用蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）优化机器学习模型，以实现对滑坡易发性的空间预测。首先，收集了朗山省的地质、地形和气象数据，并将其作为输入特征进行模型训练。通过BA优化模型的参数，提高了预测模型的精度和稳定性。[研究内容] 文章详细描述了蝙蝠算法的优化过程及其与传统机器学习算法的结合应用。研究者对比了优化前后的模型性能，分析了不同特征对预测结果的影响。通过对朗山省的滑坡数据进行空间预测，研究展示了优化后的模型在识别潜在滑坡区域方面的优势，并探讨了该方法的实际应用潜力和局限性。

2019

发表期刊: CATENA

文献导读: [研究目的] 本研究旨在识别洪水易发区映射所必需的洪水致因因素，以提高洪水风险预测的准确性。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，来分析和筛选洪水易发性的关键致因因素。数据来源包括地形、土壤类型、土地利用、降雨量和流域特征等，这些数据经过处理后用于训练和测试模型。[研究内容] 文章首先概述了洪水灾害的背景及当前洪水风险映射方法的局限性，接着详细介绍了机器学习算法在洪水易发性预测中的应用。通过比较不同算法的性能，研究者确定了影响洪水易发性的关键因素，并生成了高精度的洪水风险地图。该研究还讨论了不同致因因素的相对重要性，以及它们在实际洪水风险评估中的应用潜力。

2019

发表期刊: Journal of Hydrology

文献导读: [研究目的] 本研究旨在开发和应用基于机器学习的早期预警系统，用于预测非常短时强降雨事件，从而减少此类极端天气带来的损害。[研究方法] 研究采用了多种机器学习算法，用于处理气象数据并预测短时强降雨的发生。数据来源包括气象雷达观测、卫星遥感数据和地面气象站数据，这些数据经过预处理后用于模型训练和评估。[研究内容] 文章首先介绍了短时强降雨事件的背景及其对社会和经济的影响，随后详细描述了所采用的机器学习算法和模型训练流程。研究者对比了不同算法的预测性能，并结合实际案例验证了预警系统的有效性。最终，研究提出了一种优化的预警系统，该系统能够在极短时间内做出准确的降雨预测，有助于减少灾害损失和提高防灾减灾能力。

2019

发表期刊：Science of The Total Environment

文献导读：[研究目的] 本研究旨在利用树基机器学习算法对地面沉降进行建模，以提高对地面沉降的预测和管理能力。[研究方法] 研究采用了多种树基机器学习算法，包括随机森林和梯度提升树，以评估其在地面沉降建模中的有效性。数据集来源于多个地理区域，涵盖了不同的环境和气候条件。[研究内容] 文章首先介绍了地面沉降问题的背景及其对社会经济的影响，随后详细描述了研究所采用的机器学习算法及其原理。通过模型训练和验证，研究评估了各算法的性能，揭示了不同算法在处理地面沉降建模中的优势和局限性。

2019

发表期刊：Engineering Geology

文献导读：[研究目的] 本研究旨在评估贝尔格莱德大都市区滑坡的易发性，并探讨像素分辨率对滑坡评估结果的影响，同时提出一种跨尺度概念。[研究方法] 研究采用多种机器学习算法，包括随机森林、支持向量机和极端梯度提升算法，对不同分辨率的地理空间数据进行滑坡易发性建模，并引入了一种跨尺度概念以优化模型性能。[研究内容] 文章首先概述了研究区域的地质特征和滑坡历史，然后详细描述了数据的收集与处理过程，包括数字高程模型（DEM）、地质图、土地利用类型和降水数据的获取与处理。研究进一步探讨了不同像素分辨率（如10米、30米和90米）对滑坡易发性评估的影响，通过比较不同模型在不同分辨率下的表现，揭示了分辨率变化对模型预测精度的影响。最后，提出了一种跨尺度的分析方法，通过综合不同分辨率的数据，提升了滑坡易发性模型的预测能力。

2019

发表期刊: Bulletin of Engineering Geology and the Environment

文献导读: [研究目的] 本研究旨在提高沿山路的降雨诱发滑坡预测的准确性，特别是在多变的地形和气候条件下。[研究方法] 研究采用了基于地理信息系统（GIS）的随机森林分类器，通过集成多源数据如降雨量、坡度、土壤类型等，来构建一个高效的滑坡预测模型。随机森林方法具有处理高维度和复杂数据的优势，可以显著提高预测的准确性。[研究内容] 文章首先介绍了研究区域的地理和气候特征，然后详细描述了所采用的数据收集与预处理方法。接着，研究利用随机森林算法对数据进行了训练和验证，评估了模型的性能，并与传统的滑坡预测方法进行了对比分析。结果表明，基于随机森林的模型在预测精度和可靠性方面均优于传统方法，特别是在复杂地形条件下表现出色。文章最后讨论了该模型在实际应用中的潜力和局限性。

2019

发表期刊: Bulletin of Engineering Geology and the Environment

文献导读: [研究目的] 该研究旨在开发和评估基于新颖双变量统计方法的机器学习算法（包括朴素贝叶斯、径向基函数分类器和径向基函数网络）在滑坡空间建模中的应用。[研究方法] 研究采用了朴素贝叶斯、RBF分类器和RBF网络这三种机器学习算法，结合双变量统计方法对滑坡发生的空间分布进行建模与预测。通过对研究区域的地形、地质和降雨等影响因素进行数据采集与处理，利用这些机器学习模型建立滑坡易发性地图，并评估其预测能力。[研究内容] 文章首先介绍了滑坡灾害的背景及其对人类活动的影响，然后详细描述了所选取的机器学习算法及其在滑坡易发性建模中的应用。通过对比不同算法的性能，研究探讨了双变量统计方法与机器学习算法的结合在滑坡空间预测中的优势，并通过实验验证了这些模型在实际滑坡预测中的可行性和准确性。

2019

发表期刊：Natural Hazards

文献导读：[研究目的] 本研究旨在评估中国武宁县地区的滑坡易发性，并对比多种决策分析方法、双变量统计方法与机器学习方法的效果。[研究方法] 研究采用了多准则决策分析法、双变量统计法及多种机器学习算法，包括随机森林和支持向量机，来进行滑坡易发性评估。通过GIS平台整合多种地质和环境变量，如地形、降雨量、土壤类型等，构建了不同的易发性模型。[研究内容] 文章首先介绍了武宁县滑坡灾害的背景及其地质条件，然后详细描述了各方法在滑坡易发性建模中的应用，比较了不同模型的预测性能和优缺点。研究还通过ROC曲线和精度评价等指标，对各种方法进行了综合对比，揭示了机器学习方法在滑坡易发性评估中的优势。

2019

发表期刊：Procedia Computer Science

文献导读：[研究目的] 本研究旨在探索机器学习技术在水文模型中的洪水预测能力，以提高洪水预报的精度和及时性。[研究方法] 研究采用了几种先进的机器学习算法，包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF），并将这些算法与传统的水文模型进行比较。数据集包括多年的降雨量、河流水位、土壤湿度等相关变量。通过交叉验证和参数优化，研究者评估了不同算法的性能，并使用实际洪水事件的数据进行验证。[研究内容] 文章首先介绍了洪水预测在水资源管理中的重要性，随后描述了机器学习模型的构建过程。文章详细分析了各种输入变量对预测精度的影响，并探讨了不同模型在实际应用中的表现。研究还比较了各模型的预测误差和计算效率，指出了在未来工作中改进预测精度的潜在方法。

2019

发表期刊：地球科学

文献导读：[研究目的] 该研究旨在利用GIS和WOE-BP模型对滑坡易发性进行区域评估，以提供有效的滑坡空间预测手段。[研究方法] 文章首先结合GIS技术和WOE-BP模型，应用于滑坡易发性评价。研究中使用了加权总和工具重新计算区域内所有栅格点的滑坡概率，并通过证据权对比度值对滑坡指标因子进行二级状态划分。接着，运用PSO-BP模型计算各一级指标因子的权重，以避免主观性并优化评价过程。[研究内容] 文章详细介绍了滑坡易发性评价的过程，包括选择9种指标因子如坡度、坡向、剖面曲率等，并基于WOE模型计算得到对比度与滑坡面积比、分级面积比的相对大小进行状态分级。通过结合WOE和BP神经网络模型的预测结果，作者指出WOE-BP模型的预测精度为80.8%，优于其他模型。该方法有效揭示了滑坡的空间分布规律，并为滑坡灾害风险评估提供了科学依据。