本发明涉及一种基于XGB和CatBoost双重提升树算法的滑坡预警方法，包括：S1：获取待测地区的历史地质因素特征数据和历史降雨特征数据；S2：对数据进行预处理，构建数据样本集；S3：建立XGB模型和CatBoost模型；S4：对XGB模型和CatBoost模型进行训练，其中基于数据样本集和XGB模型的预测的孔隙水压力数据集对CatBoost模型进行训练；S5：获取待测地区的实时地质因素特征数据和实时降雨特征数据，并将数据输入到XGB模型和CatBoost模型中，获得滑坡失稳的临界FOS值。S6：根据将滑坡失稳的临界FOS值的预设阈值得到预警级别。本发明通过搭建XGB和CatBoost双重提升树算法预警框架，通过结合近实时预测坡体的孔隙水压力，在较低的输入条件下对降雨诱发滑坡演变过程保持准确、高效的滑坡灾害预警。
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“基于XGB和CatBoost双重提升树算法的滑坡预警方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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