【摘 要】
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本文基于深度强化学习，提出一种山洪灾害易发性评估方法。以海南岛为研究对象，采用多重共线性分析和极致梯度提升（XGBOOST）模型确定山洪灾害影响因子。提出基于SAC（Soft Actor-Critic）强化学习算法的山洪灾害易发性评估模型。采用敏感性（SE）、特异性（SP）、受试者工作效率曲线（ROC）等指标，将模型结果与卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）进行对比。结果表明，基于强化学
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51809192，51509179）； 天津市自然科学基金项目（20JCQNJC01540）；
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本文基于深度强化学习，提出一种山洪灾害易发性评估方法。以海南岛为研究对象，采用多重共线性分析和极致梯度提升（XGBOOST）模型确定山洪灾害影响因子。提出基于SAC（Soft Actor-Critic）强化学习算法的山洪灾害易发性评估模型。采用敏感性（SE）、特异性（SP）、受试者工作效率曲线（ROC）等指标，将模型结果与卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）进行对比。结果表明，基于强化学习的模型具有更良好的准确性和可靠性，测试数据集AUC指标达到93.1%，高于DNN（89.9%）和CNN（88.6%），可为山洪灾害风险评估提供科学依据。
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