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基于机器学习的山区公路网络滑坡灾害风险评估研究
编号：210 访问权限：仅限参会人 更新：2025-05-06 10:45:34 浏览：8次 口头报告

报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）

报告时间：暂无持续时间

所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]

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摘要
滑坡是我国最主要的地质灾害类型，严重威胁人民生命财产安全，长江流域三峡库区的滑坡地质灾害分布尤为集中。随着人工智能技术的发展，机器学习算法凭借其强大的非线性处理能力及鲁棒性等优势，逐渐广泛应用于滑坡智能防灾减灾领域中。融合基于支持向量机的公路沿线滑坡易发性与基于复杂网络的公路网络易损性评价结果，提出山区公路网络滑坡灾害综合风险评估方法。将该风险评估方法应用于三峡库区奉节县的公路网络，识别出奉节县路网滑坡灾害易发且对整体路网连通性影响较大的关键路段。区域滑坡风险评估结果可以为滑坡灾害的预防与防治提供重要参考，进而根据风险等级分布针对性地采取预防治理措施，在节约成本的同时达到有效防治滑坡灾害的目的。

 
关键词
暂无
报告人
孙艳
河南工业大学

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重要日期

  • 会议日期

    05月16日

    2025

    至

    05月18日

    2025

  • 04月15日 2025

    初稿截稿日期

  • 05月09日 2025

    报告提交截止日期

  • 05月18日 2025

    注册截止日期

主办单位
中国灾害防御协会
江苏省地震局
中国地震学会基础设施工程防震减灾专业委员会
兰州交通大学
承办单位
兰州交通大学土木工程学院
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