Resumen

El objetivo de este estudio es investigar y comparar los resultados de tres enfoques de minería de datos, los modelos de máquinas de vectores soporte (SVM), árbol de decisión (DT) y Naïve Bayes (NB), para la predicción espacial de riesgos de corrimientos de tierras en la provincia de Hoa Binh (Vietnam). En primer lugar, se elaboró un mapa de inventario de 118 corrimientos de tierras a partir de diversas fuentes. A continuación, el inventario de desprendimientos se dividió aleatoriamente en 70 para el entrenamiento de los modelos y 30 para la validación de los mismos. En segundo lugar, se seleccionaron diez factores condicionantes de los deslizamientos (es decir, ángulo de la pendiente, aspecto de la pendiente, amplitud del relieve, litología, tipo de suelo, uso del suelo, distancia a carreteras, distancia a ríos, distancia a fallas y precipitaciones). A partir de estos factores, se calcularon los índices de susceptibilidad a los corrimientos de tierras mediante los modelos SVM, DT y NB. Por último, para validar y comparar los mapas de susceptibilidad a los corrimientos de tierras se utilizaron lugares que no se habían utilizado en la fase de formación. Los resultados de la validación muestran que los modelos derivados mediante SVM tienen la mayor capacidad de predicción. El modelo derivado utilizando DT tiene la capacidad de predicción más baja. En comparación con el modelo de regresión logística, la capacidad de predicción de los modelos SVM es ligeramente mejor. La capacidad de predicción de los modelos DT y NB es inferior.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:svm, distancia, modelos, modelos nb, capacidad de predicción, provincia de hoa binh, enfoques de minería de datos, mayor capacidad de predicción, factores condicionantes de los desprendimientos, mapa de inventario de desprendimientos
• Keywords:svm, distance, models, nb models, prediction capability, hoa binh province, data mining approaches, highest prediction capability, landslide conditioning factors, landslide inventory map