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泥石流易發性評價是區域泥石流預警和治理的基礎工作。在地質大數據背景下，為了更加精準、客觀地評估泥石流易發程度，提出一種基于神經網絡的區域泥石流易發性評價模型，并結合使用平均影響值算法（MIV）、遺傳算法（GA）、Borderline-SMOTE算法提升模型精度。模型在預處理階段使用Borderline-SMOTE算法處理非平衡數據集的分類問題，接著利用遺傳神經網絡模擬泥石流主要指標與易發程度的非線性關系，最后結合MIV算法定量分析指標與易發程度相關性。對雅魯藏布江中上游流域地質原始數據使用上述模型進行泥石流易發性進行分析，采用基于受試者工作特征曲線（ROC）分析的AUC評估方法檢驗評價結果，并與支持向量機、邏輯回歸及貝葉斯等模型進行對比試驗，預測準確率分別提高了2.17%，7.18%和5.53%。實驗表明，所述泥石流易發性評價方法具有較高的準確率。
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