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不同机器学习模型和输入变量的崩岗易发性评价适宜性研究
崩岗专栏 | 更新时间：2026-07-14

    • 不同机器学习模型和输入变量的崩岗易发性评价适宜性研究

    • Study on the Suitability of Different Machine Learning Models and Input Variables for Benggang Susceptibility Assessment

    • 水土保持学报   2026年40卷第3期 页码：47-57

    • DOI：10.13870/j.cnki.stbcxb.2026.03.037    

      中图分类号： P694
    • CSTR：32310.14.stbcxb.2026.03.037    

    • 收稿：2026-01-08，

      修回：2026-02-06，

      录用：2026-02-21，

      纸质出版：2026-06-28

    移动端阅览

  • 郭飞，黄皋羽，赖鹏，等.不同机器学习模型和输入变量的崩岗易发性评价适宜性研究［J］.水土保持学报，2026，40（3）：47-57.2026， 40（3）：47-57. DOI： 10.13870/j.cnki.stbcxb.2026.03.037. CSTR： 32310.14.stbcxb.2026.03.037.

    GUO Fei ， HUANG Gaoyu， LAI Peng， et al. Study on the suitability of different machine learning models and input variables for Benggang susceptibility assessment［J］. Journal of Soil and Water Conservation， DOI： 10.13870/j.cnki.stbcxb.2026.03.037. CSTR： 32310.14.stbcxb.2026.03.037.

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北京林业大学水土保持学院重庆缙云山三峡库区森林生态系统国家定位观测研究站, 北京林业大学水土保持学院重庆三峡库区森林生态系统教育部野外科学观测研究站
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