基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法，包括：获取目标区域内影响冲突风险的多个指标，并将所述多个指标分成冲突事件的易发性指标、暴露度指标和脆弱性指标；以所述目标区域内的地理网格为单位提取各指标的数据，并利用各易发性指标的数据构建易发性样本；利用易发性样本集对改进的贝叶斯加性回归树模型进行训练，通过训练好的模型预测所述目标区域未来的冲突事件易发性分布；利用各暴露度和脆弱度指标的数据集成多个多准则决策模型，评估所述目标区域的暴露度和脆弱度分布；根据所述易发性分布、暴露度分布和脆弱性分布，生成所述目标区域未来的冲突风险分布图。本实施例能够给出合理的区域风险分布图。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及数据处理，尤其涉及一种基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法。

技术介绍

1、冲突事件对社会、环境和经济的不利影响在不断增加，比如武装冲突事件、暴力冲突事件等。如何在大范围区域内进行全面的冲突风险预测，为风险应对决策提供数据支持，是亟待解决的问题。

2、现有技术中，通常利用机器学习算法对历史冲突事件数据进行处理，构建未来冲突风险的预测模型，比如，可以采用下面两篇参考文献中记载的方法进行数据处理和模型构建：冯长强,et al.,基于rf算法的国家内部武装冲突风险预测研究.信息工程大学学报,2022.23(03):p.373-378；halkia,m.,et al.,the global conflict risk index:aquantitative tool for policy support on conflict prevention.progress indisaster science,2020.6:p.100069.但利用上述方法对多地区冲突事件数据进行处理时，所得到的模型并不能给出比较合理的区域风险分本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一指标的数据包括所述指标在目标区域各地理网格内的值；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进的贝叶斯加性回归树模型为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述易发性样本集对改进的贝叶斯加性回归树模型进行训练，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一指标的数据包括所述指标在目标区域各地理网格内的值；

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用CODAS多准测决策模...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进贝叶斯加性回归树的冲突事件数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一指标的数据包括所述指标在目标区域各地理网格内的值；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进的贝叶斯加性回归树模型为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述易发性样本集对改进的贝叶斯加性回归树模型进行训练，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一指标的数据包括所述指标在目标区域各地理网格内的值；

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用codas多准测决策模型对各地理网格内各暴露度...

【专利技术属性】
技术研发人员：江东，郝蒙蒙，吴家杰，丁方宇，陈帅，卓君，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：