【摘 要】
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本文使用机器学习算法对都汶公路沿线滑坡易发性进行预测。通过野外地质调查和数据搜集分析，选取高程、坡度、坡向、平面曲率、地震烈度、地质年代、岩性、水系距离、降水分级、NDVI和公路距离等11个影响因子，构建滑坡易发性评价模型。采用随机森林模型、XGBoost模型和逻辑回归模型对研究区的滑坡易发性进行预测，最后采用ROC曲线、95%置信区间和Kappa值对模型进行评价。通过对比我们发现XGBoost模
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本文使用机器学习算法对都汶公路沿线滑坡易发性进行预测。通过野外地质调查和数据搜集分析，选取高程、坡度、坡向、平面曲率、地震烈度、地质年代、岩性、水系距离、降水分级、NDVI和公路距离等11个影响因子，构建滑坡易发性评价模型。采用随机森林模型、XGBoost模型和逻辑回归模型对研究区的滑坡易发性进行预测，最后采用ROC曲线、95%置信区间和Kappa值对模型进行评价。通过对比我们发现XGBoost模型在准确性、稳定性和一致性方面均优于随机森林模型和逻辑回归模型，是都汶公路沿线滑坡易发性评价最优模型。
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