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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种同震滑坡易发性预测CGBoost算法、设备及存储设备，根据同震滑坡孕灾环境与诱灾特征，构建同震滑坡影响因素集；基于GAT、简化注意和级联聚合提出了Crossgat；根据Crossgat与XGBoost集成CGBoost网络：耦合2个分支Crossgat和XGBoost集成学习，提取斜坡单元内部、斜坡单元之间、预测指标与易发性之间的关联表征；将同震滑坡影响因素集输入CGBoost网络，将关联特征进行自适应加权融合，得到丰富且区分度较高的高层特征，并转化为易发性概率，进行广域区域的易发性预测，并根据易发性概率对广域区域的易发性进行分级。一种同震滑坡易发性预测设备及存储设备，用于实现同震滑坡易发性预测CGBoost算法。本发明的有益效果是：应用于今后新发生的大地震事件，实现震后快速应急滑坡易发性预测。
主权项：1.一种同震滑坡易发性预测CGBoost算法，其特征在于：包括：S1：根据同震滑坡孕灾环境与诱灾特征，构建同震滑坡影响因素集；S2：基于图注意网络、简化注意权重和级联聚合提出了交叉图注意网络；S3：根据交叉图注意网络与极限梯度提升树集成CGBoost网络：耦合2个分支Crossgat网络和XGBoost集成学习，提取斜坡单元内部、斜坡单元之间、预测指标与易发性之间的关联表征；然后将所述同震滑坡影响因素集输入CGBoost网络，将关联特征进行自适应加权融合，得到较为丰富且区分度较高的高层特征，并转化为易发性概率，进行广域区域的易发性预测，并根据自然断点法将广域区域的易发性分为5级：极低易发、低易发、中易发、高易发、极高易发。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 同震滑坡易发性预测CGBoost算法
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