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Accès ouvert déclaré 2026 article

The effect of hybrid models integration sequence: taking Fushun area as an example

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Rattachement africain : cn, ru, cz, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Landslide susceptibility zoning (LSZ) is a crucial step in reducing landslide related losses, and its accuracy remains a long-standing research focus. Hybrid models are widely used, but little is known about coupling sequences. Here, we show that the accuracy of hybrid models can be improved solely through model integration in areas with weak computing resources.In this paper, results indicate that the Weight of evidence (WoE) - Multi-Layer Perceptron (MLP) - Random Forest (RF) (WRM) performs the best (AUC = 0.841, Precision = 80.00%, accuracy = 71.96%, recall = 58.95%, F1 = 67.88%). Compared with WoE - MLP (WM), the accuracy has been improved by 1.95%. The accuracy of the WoE - RF (WR) has increased from 70.59% to 79.63% by the MLP. In addition, the proportion of landslides in areas classified as high and very high by WRM increased by 4.21% compared to WM, while the proportion in these areas only increased by 1.51%. WMR boosted landslide share by 3.15 % while expanding area by merely 1.51 % than WR. The increase in the proportion of higher areas is much smaller than the increase in the proportion of landslides. This result can provide support for local disaster prevention and models accuracy improvement.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
The effect of hybrid models integration sequence: taking Fushun area as an example
Date Crossref
17/09/2026
Éditeur
Informa UK Limited
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • China Geological Survey pays non établi dans la notice
    Institution
  • Geophysical Survey pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Chinese Academy of Geological Sciences pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • China University of Geosciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Czech Academy of Sciences pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Mineral Resources pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Henan Institute of Geological Survey pays non établi dans la notice
    Institution
  • Beijing Institute of Geology for Mineral Resources pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Geological Exploration Institute of Shandong Zhengyuan pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • The 10th Geological Brigade of Liaoning Province Co. LTD pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Liaoning Non-ferrous Geological Exploration and Research Institute Co. pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

China Geological Survey, Geophysical Survey et Chinese Academy of Geological Sciences, avec 9 autres affiliations.

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