贵州省2020年地质灾害合成孔径雷达干涉测量技术监测项目地质灾害隐患早期识别与风险量化评估算法
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贵州省2020年地质灾害合成孔径雷达干涉测量技术监测项目地质灾害隐患早期识别与风险量化评估算法
1、项目名称： (略) 省 * 年地质灾害合成孔径雷达干涉测量技术监测项目地质灾害隐患早期识别与风险量化评估算法
2、项目编号：
3、项目序列号：
4、项目联系人：
5、项目联系人电话：
6、项目用途、简要技术要 (略) 日期：
利用地灾隐患数据和MTInSAR监测的滑坡体形变时间序列数据，结合地灾易发区的地质环境、水文、气象等条件，开发基于大数据的机器学习模型，分析滑坡隐患与地形地貌、地质类型、降水量等要素之间的关系，对研究区域内滑坡体 (略) 评估，并以 (略) 区为例制作滑坡隐患体风险分布图，并评价分析研究结果的精度。要求基于大数据的机器学习模型具备先进性、兼容性，提供致灾因子选择、分级和SVM算法的风险图制作和更新，要求风险图制作和更新的精度达到 * %以上。
7、采购方式：
8、采购日期：
9、公告媒体： (略) (略) 、 (略) 省公 (略) 网
* 、评审时间： 点击查看>> * : * : *
* 、评审地点： (略) 省公 (略)
* 、 (略) 成员名单：
* 、定标日期：
* 、成交结果信息：
| 序号 | 包号 | 成交结果供应商 | 最终中标价（元） | 最终优惠率或其他 | 成交结果供应商地址 | 主要成交结果内容 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 包1 | (略) | 点击查看>> . * | (略) 省 (略) 市 (略) 区珞喻路 * 号 | 利用地灾隐患数据和MTInSAR监测的滑坡体形变时间序列数据，结合地灾易发区的地质环境、水文、气象等条件，开发基于大数据的机器学习模型，分析滑坡隐患与地形地貌、地质类型、降水量等要素之间的关系，对研究区域内滑坡体 (略) 评估，并以 (略) 区为例制作滑坡隐患体风险分布图，并评价分析研究结果的精度。要求基于大数据的机器学习模型具备先 |
* 、PPP项目：
* 、采购人名称：
联系地址：
项目联系人：
联系电话：
* 、采购代理机构全称：
联系地址：
项目联系人：
联系电话：
* 、书面推荐供应商参加采购活动的采购人和评审专家推荐意见（如有）：
1、项目名称： (略) 省 * 年地质灾害合成孔径雷达干涉测量技术监测项目地质灾害隐患早期识别与风险量化评估算法
2、项目编号：
3、项目序列号：
4、项目联系人：
5、项目联系人电话：
6、项目用途、简要技术要 (略) 日期：
利用地灾隐患数据和MTInSAR监测的滑坡体形变时间序列数据，结合地灾易发区的地质环境、水文、气象等条件，开发基于大数据的机器学习模型，分析滑坡隐患与地形地貌、地质类型、降水量等要素之间的关系，对研究区域内滑坡体 (略) 评估，并以 (略) 区为例制作滑坡隐患体风险分布图，并评价分析研究结果的精度。要求基于大数据的机器学习模型具备先进性、兼容性，提供致灾因子选择、分级和SVM算法的风险图制作和更新，要求风险图制作和更新的精度达到 * %以上。
7、采购方式：
8、采购日期：
9、公告媒体： (略) (略) 、 (略) 省公 (略) 网
* 、评审时间： 点击查看>> * : * : *
* 、评审地点： (略) 省公 (略)
* 、 (略) 成员名单：
* 、定标日期：
* 、成交结果信息：
| 序号 | 包号 | 成交结果供应商 | 最终中标价（元） | 最终优惠率或其他 | 成交结果供应商地址 | 主要成交结果内容 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 包1 | (略) | 点击查看>> . * | (略) 省 (略) 市 (略) 区珞喻路 * 号 | 利用地灾隐患数据和MTInSAR监测的滑坡体形变时间序列数据，结合地灾易发区的地质环境、水文、气象等条件，开发基于大数据的机器学习模型，分析滑坡隐患与地形地貌、地质类型、降水量等要素之间的关系，对研究区域内滑坡体 (略) 评估，并以 (略) 区为例制作滑坡隐患体风险分布图，并评价分析研究结果的精度。要求基于大数据的机器学习模型具备先 |
* 、PPP项目：
* 、采购人名称：
联系地址：
项目联系人：
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* 、采购代理机构全称：
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项目联系人：
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* 、书面推荐供应商参加采购活动的采购人和评审专家推荐意见（如有）：
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