![](/images/graphics-bg.png)
Improving Voting Feature Intervals for Spatial Prediction of Landslides
المؤلفون المشاركون
Al-Ansari, Nadhir
Pham, Binh Thai
Phong, Tran Van
Avand, Mohammadtaghi
Singh, Sushant K.
Le, Hiep Van
Prakash, Indra
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this study, the main aim is to improve performance of the voting feature intervals (VFIs), which is one of the most effective machine learning models, using two robust ensemble techniques, namely, AdaBoost and MultiBoost for landslide susceptibility assessment and prediction.
For this, two hybrid models, namely, AdaBoost-based Voting Feature Intervals (ABVFIs) and MultiBoost-based Voting Feature Intervals (MBVFIs) were developed and validated using landslide data collected from one of the landslide affected districts of Vietnam, namely, Muong Lay.
Quantitative validation methods including area under the ROC curve (AUC) were used to evaluate model performance.
The results indicated that both the newly developed ensemble models ABVFI (AUC = 0.859) and MBVFI (AUC = 0.839) outperformed the single VFI (AUC = 0.824) model.
Thus, ensemble framework-based VFI algorithms can be used for the accurate spatial prediction of landslides, which can also be applied in other landslide prone regions of the world.
Landslide susceptibility maps developed by ensemble VFI models can be used for better landslide prevention and risk management of the area.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pham, Binh Thai& Phong, Tran Van& Avand, Mohammadtaghi& Al-Ansari, Nadhir& Singh, Sushant K.& Le, Hiep Van…[et al.]. 2020. Improving Voting Feature Intervals for Spatial Prediction of Landslides. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195107
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pham, Binh Thai…[et al.]. Improving Voting Feature Intervals for Spatial Prediction of Landslides. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195107
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pham, Binh Thai& Phong, Tran Van& Avand, Mohammadtaghi& Al-Ansari, Nadhir& Singh, Sushant K.& Le, Hiep Van…[et al.]. Improving Voting Feature Intervals for Spatial Prediction of Landslides. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195107
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195107
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)