「技術短文」資料探勘技術於坡地崩塌之驗證與潛勢評估

Verification and Susceptibility Assessment for Landslides using Data Mining Techniques

10.6574/JPRS.2013.17(2).5

賴哲儇(Jhe-Syuan Lai)；蔡富安(Fu-An Tsai)；林岑彧(Tesn-Yu Lin)；陳偉堯(Walter W. Chen)；林唐煌(Tang-Huang Lin)

決策樹 ； 貝氏網路 ； 資料探勘 ； 崩塌潛勢 ； Decision Tree ； Bayesian Network ； Data Mining ； Landslide Susceptibility

航測及遙測學刊

17卷2期（2013 / 08 / 01）

149 - 160

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基於災後以資料導向分析的觀點，本研究採用決策樹與貝氏網路兩種資料探勘的分類技術，萃取因颱風豪雨促發的淺層坡地崩塌特性，希冀建構可靠的崩塌潛勢預測模型。此外，本研究亦提出資料濾除機制，去除不確定性資料，並配合因子顯著性分析與特徵縮減技術，強化崩塌案例驗證與潛勢評估之有效性。研究成果顯示，資料濾除機制可降低模型因遷就不確定性資料造成之不可靠，提升預測能力；且貝氏網路成果優於決策樹演算法，提供較可靠的預測及潛勢成果。而特徵縮減不但改善效能問題，亦能維持一定程度的檢核及預測精度。

1. 林琦雯(2016)。降雨特性對坡地崩塌之影響評估。長榮大學土地管理與開發學系（所）學位論文。2016。1-74。