Nov, 2023
流动的几何形状:用多模型机器学习推进河流几何形状的预测
The geometry of flow: Advancing predictions of river geometry with multi-model machine learning
Shuyu Y Chang, Zahra Ghahremani, Laura Manuel, Mohammad Erfani, Chaopeng Shen...
TL;DR本研究通过使用机器学习模型,测试了传统水动力几何方程的预测性能,提出了对河流宽度和深度进行更准确估计的数据驱动方法,其中随机森林、XGBoost 和神经网络模型的表现优于传统的水动力几何方程,为河流几何特征的预测性提供了新的解决方案。