경사 변형의 다중 스케일 예측을 위한 개선된 조합 모델

경사 붕괴는 가장 심각한 자연 재해 위협 중 하나이며, 경사 변형을 정확하게 예측하는 것은 재해 발생을 피하는 데 중요합니다. 그러나 단일 예측 모델은 안정성이 떨어지고 정확도가 낮으며 데이터 변동성 등의 문제를 가지고 있습니다. 따라서 경사 변형을 정확하게 예측하기 위해서는 조합 모델을 구축할 필요가 있습니다. 여기서 우리는 GFW-Fisher 최적 세분화 방법을 사용하여 다중 스케일 예측 조합 모델을 구축했습니다. 우리의 결과는 선형 조합 모델, 가중 기하 평균 모델 및 가중 조화 평균 모델의 결정 계수가 대규모의 표면 공간 스케일에서 가장 높았으며, 각 결정 계수는 각각 0.95, 0.95 및 0.96이었습니다. 또한, RMSE, MAE 및 상대 오차가 정확성을 평가하는 지표로 사용되었으며, 가중 조화 평균 모델의 평가 정확성이 가장 두드러졌고, 정확도는 각각 5.57%, 3.11% 및 3.98%였습니다. 따라서 대규모의 표면 스케일에서 가중 조화 평균 모델을 경사 변형 예측 조합 모델로 선택하는 것이 필요합니다. 우리의 결과는 단일 모델과 데이터 변동성으로 인한 예측 결과의 문제를 효과적으로 해결하고 경사 변형 예측을 위한 참고 자료를 제공합니다.