随着我国经济建设的发展,西部公路交通的改造建设越来越多,目前我国的公路建设正向复杂山区延伸,不可避免的遭遇到各种地质灾害。为对山区公路地质灾害进行有效的监测防治,山区公路地质灾害的风险评估在其中发挥着重要的作用。但是目前普遍适用的方法多偏向于专家打分这种主观性的评估方式,且评估记录多以纸质评分表的方式保存,同时这些花费大量人力物力采集的隐患点地质数据与风险评估结果并没有发挥到实际的作用。通过数据挖掘技术,能够从这些数据中发现潜在的规律,进而为风险评估工作提供一种高效的解决方法。本文采用数据挖掘中的C4.5决策树分类方法,对收集的四川地区部分山区公路风险评估数据进行挖掘分析,建立决策树风险评估模型,并通过山区公路风险评估系统的设计与实现,将算法生成的分类规则应用到实际的风险评估过程中,与原有风险评估体系互补形成定性与定量相结合的评估方式,将会有重大的意义。本文具体工作内容如下:1.对国内外地质灾害风险评估与决策树算法应用的现状进行了总结和分析。2.C4.5决策树算法在山区公路地质灾害风险评估中的应用研究。首先,通过数据集成、数据清洗、数据转换这三个步骤,对采集的四川地区部分山区公路隐患点风险评估相关数据进行预处理,再利用C4.5算法找出对风险等级影响较大的隐患点特征,建立决策树风险评估模型,同时生成山区公路地质灾害风险评估的分类规则集。3.山区公路地质灾害风险评估系统的设计。首先通过需求分析明确了系统的各项功能,其次从系统的架构、总体结构设计和功能模块设计三个方面进行了分析设计,最后从数据库的概念设计、逻辑设计、物理设计以及数据库表设计方面进行数据库的设计。4.山区公路地质灾害风险评估系统的实现。基于对山区公路地质灾害风险评估系统的需求分析、系统设计和数据库设计,采用B/S架构,基于Django、MySQL等技术对系统的各个功能模块进行开发实现。最后,通过对系统的功能测试和试运行表明,系统需求和设计的基本功能均以实现。