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flood prediction
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使用 LSTM-DeepLabv3 + 和贝叶斯优化进行时空特征融合以改善城市洪涝预测
本研究提出了基于 CNN-RNN 混合特征融合建模的城市洪水预测方法。通过结合卷积神经网络在处理空间特征方面的优势和循环神经网络在分析不同时间序列维度方面的优势,实现了静态和动态洪水预测。通过贝叶斯优化,最佳的混合模型被确定为 LSTM-D
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a year ago
基于深度神经网络的分散式洪水预测
该研究旨在探讨人工深度神经网络在洪水预测中的性能,为预测水位、提供数据集,并表明神经网络在时间序列预测中非常有用,并支持通过数据同化来改进现有模型。
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5 years ago
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