《表5 LR-ANN-SVM易发性统计表》

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《基于LR-ANN-SVM的滑坡易发性评价》

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高易发区所包含的灾害比例能反映模型评价的科学性，将更多的灾害单元包含在高与较高易发区更方便政府部门的治理。根据表2、表3、表4、表5统计可知，LR、ANN、SVM、LG-ANN-SVM的高易发区与较高易发区所包含的灾害占总灾害比例分别为：80.6%、74.6%、91%、93.2%。结果显示LR-ANN-SVM易发性分区的高易发区有更高的滑坡灾害比例，低危险区灾害比例占比为1%，此分区更适用于上犹县风险性的实际应用，如图5 ROC曲线下的面积（AUC）所示，LR-ANN-SVM的AUC值为0.815，说明LR-ANN-SVM评价模型有很好的评价精度。