预测流水位并用机器学习淹水

洪水地图延展丹麦Vejle使用简单数据驱动机学习法加方位GIS层

丹麦环境保护局努力以创新方式使用和综合现有水文和气象数据正因如此,DEPA启动实验项目,以探索新的可能性和技术项目提供水预报系统,预测水位和洪水风险

实验项目用Vejle流为例DHI开发出简单可靠数据驱动法用于洪泛映射方法基础水位预测使用人工神经网络算法使用高效机学习法 流层预测24小时DHI实验研究成功实现DEPA目标最大15cm误差率96%的预测水量两年模拟期间

数位水位预测无疑是洪水管理的一项重要任务通过利用机器学习提供的好处,决策人能够快速预测河流水位高精度归根结底支持洪管理决策Nicola Balbarini表示,DHI水资源专家

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