《表4 各模型局部最优因子组合》

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《随机森林与GIS的泥石流易发性及可靠性》

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影响因子组合种类很多且变化不连续，因此要找到全局最优组合很困难.而依据方案2，随着部分冗余信息的减少，泥石流易发性模型表现出的是一种整体正增长的趋势（虽然中途略微波动），最后逐步达到一个因子数恰好足够的极值点，这种近似单调趋势至少表明此时的因子组合是局部最优的.表4列出了各种模型的局部最优因子组合，此时LS-VM的AUC提升最大（1.8%），而QDA的birer分数降低最多（7.2%），都采用最优组合后，RF预测效果仍然最好.各种模型局部最优因子组合不同，因为模型的实现原理存在差异，但其组成均涵盖了所有类型（地形地貌、地质、气象、水文、植被）的因子，同时高阶非线性的RF和RBF-SVM的预测效果优于线性和二次的模型，说明本研究区的泥石流发育受多类型因素的复杂非线性关系控制.