混合机器学习在沟道侵蚀敏感性制图中的应用：K折交叉验证

"该文章探讨了一种混合机器学习方法，即结合径向基函数神经网络（RBFnn）与随机子空间（RSS）和旋转森林（RTF）集成算法，用于沟道侵蚀敏感性制图。研究在兴罗河流域进行，利用K折交叉验证方法，将120条冲沟数据分为四类，并考虑了地形、水文、岩性和土壤理化性质等多因素。通过RBFnn、RSS-RBFnn和RTF-RBFnn模型构建沟蚀敏感性地图，并通过RBFnn、RTF-RBFnn和RSS-RBFnn模型的比较，展示了不同模型在各折叠中的极高敏感区比例。此外，还应用了受试者工作特征（ROC）曲线、平均绝对误差（MAE）、根均方误差（RMSE）和相对沟壑密度面积（R指数）等统计技术来评估模型的预测效果。结果表明，这些基于机器学习的模型在沟蚀敏感性预测上表现良好，可应用于易受侵蚀地区的沟蚀预测。" 在地球科学领域，沟道侵蚀是一个关键问题，因为它严重影响农业发展和土壤生态系统。人工智能技术，特别是机器学习方法，已被证明在处理复杂环境问题时非常有效。本文提出的混合机器学习策略，结合了RBFnn的非线性建模能力与集成学习方法（RSS和RTF）的优势，以提高预测沟蚀敏感性的精度。K折交叉验证是一种常用的数据验证技术，能更公正地评估模型性能，避免过拟合或欠拟合。 RBFnn是一种常用的神经网络模型，以其快速收敛和良好的泛化能力而闻名。RSS和RTF是集成学习的两种策略，通过构建多个模型并综合其预测结果来提升整体性能。在兴罗河流域的案例中，这三种模型在不同折叠中的表现显示出了一定的一致性，高敏感区比例相近，这反映了模型的稳定性和可靠性。 评估模型性能时，ROC曲线提供了模型区分真正例和假正例的能力，而MAE和RMSE则衡量了模型预测值与实际值之间的差异。R指数则是评估沟壑侵蚀程度的一个指标，这些统计指标的优良表现进一步证实了所提方法的有效性。 这项研究强调了机器学习在解决地球科学中的侵蚀问题中的潜力，特别是在沟道侵蚀敏感性制图方面。通过这种混合机器学习方法，可以更准确地识别和预测易受侵蚀的区域，从而为土地管理和侵蚀控制提供科学依据。这种方法的应用不仅限于兴罗河流域，其通用性意味着它可以推广到全球其他面临类似挑战的地区。