[发明专利]一种用于评价滑坡风险的因子选取方法及装置

权利要求书

1.一种用于评价滑坡风险的因子选取方法，包括：

因子编号步骤：将测试数据中的多个参数作为因子进行编号；

初始种群生成步骤：根据因子编号步骤中因子的个数总量，设置初始种群的个体数量及每个个体包含的因子个数，按照因子的编号随机生成初始种群；

初始种群适应度评价步骤:评价初始种群中每个个体的适应度，按照适应度进行升序或降序排列；

初始种群改良步骤:对初始种群进行交叉或/和变异操作，得到改良种群；

改良种群适应度评价步骤：评价改良种群中每个个体的适应度，按照适应度进行升序或降序排列；

评价因子选取步骤:如果改良次数达到最大次数，则把改良种群中适应度最好的个体所包含的因子作为评价滑坡风险的最终选取因子。

2.如权利要求1所述的用于评价滑坡风险的因子选取方法，其特征在于，所述适应度按如下计算：

步骤21：获得测试数据基于逻辑回归模型得到的P_L；

步骤21-1：选取一部分测试数据作为训练样本，代入回归模型

PL=1/(1+e-b0+b1X1+b2X2+...+bnXn)]]>

其中，选取的一部分测试数据中的参数数据作为解释变量X₁、X₂...X_n，是否滑坡的值作为P_L来进行模型训练，得到回归模型中X前的系数b₁、b₂...b_n；

步骤21-2：将剩余的另一部分测试数据作为验证样本，剩余的另一部分测试数据中的参数数据作为解释变量X₁、X₂...X_n代入回归模型，通过计算得到每个验证样本对应的滑坡预测值P_L；

步骤22：以每个验证样本对应的滑坡预测值作为阈值，计算TPR和FPR；

其中TPR＝TP/(TP+FN)，FPR＝FP/(TN+FP)；

其中TP表示预测为滑坡、实际滑坡的次数；

其中FP表示预测为滑坡、实际未滑坡的次数；

其中TN表示预测未滑坡、实际未滑坡的次数；

其中FN表示预测未滑坡、实际滑坡的次数；

步骤23：以所有点(FPR，TPR)组成的曲线为ROC曲线，计算ROC曲线与坐标轴形成的面积作为适应度。

3.如权利要求1所述的用于评价滑坡风险的因子选取方法，其特征在于，所述交叉操作为选取相邻个体进行交叉操作。

4.如权利要求3所述的用于评价滑坡风险的因子选取方法，其特征在于，如果相邻两个个体随机选取的交叉位置，任意一个个体经交叉后出现因子重复，则交叉失败，即交叉操作不予执行。

5.如权利要求1所述的用于评价滑坡风险的因子选取方法，其特征在于，所述变异操作为对个体中的因子随机调整；对种群中适应度较大的部分个体的因子进行弱变异，因子变异个数设置为N，对种群中剩余的另一部分个体的因子进行强变异，变异因子个数设置为M，M>N。

6.如权利要求5所述的用于评价滑坡风险的因子选取方法，其特征在于，如果个体随机选取的变异位置，经变异后与已有因子重复，则变异失败，即变异操作不予执行。