基于Ant-Miner的洪灾风险区划模型及应用

来源 :中山大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yc668

【摘要】

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应用蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,ACO）进行规则挖掘是一个新的研究热点。为解决指标变量与风险级别间非线性关系,提出一种基于蚁群规则挖掘算法（Ant-Miner）的洪灾风险

【作者】

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赖成光王兆礼陈晓宏黄锐贞廖威林吴旭树

【机构】

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中山大学水资源与环境研究中心,华南地区水循环与水安全广东普通高校重点实验室,华南理工大学土木与交通学院

【出处】

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中山大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2015年5期

【关键词】

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洪灾风险区划蚁群优化算法规则挖掘北江流域 Flood disaster risk zoning ant colony optimization r

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（51210013,51479216,51209095,41301627）, 国家科技支撑计划资助项目（2012BAC21B0103）, 水利部公益资助项目（201301002-02,201301071）, 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（2014ZZ0027）

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应用蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,ACO）进行规则挖掘是一个新的研究热点。为解决指标变量与风险级别间非线性关系,提出一种基于蚁群规则挖掘算法（Ant-Miner）的洪灾风险区划模型。在GIS技术支持下,将该模型应用于北江流域洪灾风险区划实例中,结果表明：1 Ant-Miner模型可挖掘15条适合研究区的洪灾风险分类规则,这些规则以简单的条件语句形式表现,便于生成风险区划图;2 Ant-Miner模型测试精度（95.1%）高于相同条件下BP神经网络模型的精度（92.9%）,表

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