flood forecasting | BriefGPT

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基于经典和量子机器学习模型的洪水预测
本研究探讨了利用量子机器学习改进洪水预测的潜力。我们针对 2023 年德国魏珀河的日常洪水事件，将传统机器学习技术与量子机器学习技术相结合，利用量子的叠加和纠缠等特性实现更高的准确性和效率。通过对比传统和量子机器学习模型的训练时间、准确性和
PDF3 days ago
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
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。
PDF7 months ago
图转换网络用于具有异构协变量的洪水预测
通过使用图转换网络 (FloodGTN) 来进行河流系统的洪水预测，该工具利用图神经网络 (GNNs) 和 LSTM 来学习不同监测站的水位的时空依赖关系，并考虑降雨、潮汐和水位设置等外部协变量，实验结果表明 FloodGTN 在提高准确性
PDF9 months ago
深度学习水动力学预测用于近实时洪涝区域评估（DL Hydro-FRAN）
本文研究使用 DNN 优化水动力洪水模型，通过在 2D HEC-RAS 水动力模型中模拟洪水事件并使用 DNN 预测洪水深度和速度，结果显示 DNN 能够极大地优化水动力洪水模型，实现接近实时的洪水预报，且可以显著提高预报计算时间。同时，该
PDFa year ago