基于机器学习的山洪灾害快速预报方法

周聂; 侯精明; 陈光照; 马红丽; 洪增林; 李新林

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基于机器学习的山洪灾害快速预报方法

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基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表明:所建模型预报结果与水动力模型模拟结果淹没范围基本一致,流域淹没范围平均相对误差低于5%,模型整体稳定可靠;流域出口断面流量平均相对误差低于10%,断面平均水深、流速平均相对误差低于5%,模型预报性能良好;模型可在10s内完成最大淹没情况计算并输出淹没范围图,能为紧急决策提供足够的前置时间,协助决策者更好地采取应对措施。

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来源
《水资源保护》 |2022年第2期|32-40|共10页
作者
周聂; 侯精明; 陈光照; 马红丽; 洪增林; 李新林;
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作者单位

西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室;

鄂尔多斯市水利勘测设计院;

陕西省地质调查院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类天气预报;
关键词
山洪灾害; 快速预报; 机器学习; 极限随机树; KNN算法; 水动力模型;

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