一种基于CNN和SVM的洪水灾害易发性预测方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN和SVM的洪水灾害易发性预测方法。包括采集多源数据，通过多源数据提取洪水的致灾因子，将提取出来的洪水致灾因子样本数据进行量化处理，对洪水致灾因子进行评价筛选，构建洪水易发性模型，先利用卷积神经网络CNN对洪水数据进行特征提取，再利用支持向量机SVM对提取出的特征进行易发性预测，对洪水易发性模型进行精度评价，输出最终的洪水易发性预测图。本发明基于卷积神经网络CNN能够自动提取特征的特点对洪水灾害数据进行特征提取，并利用支持向量机SVM通过提取出的特征进行区域灾害易发性预测，可有效提高灾害易发性预测的精度。