基于神经网络模型的洪水风险预警评价研究
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v6i8.8824
Abstract
洪水作为重大自然灾害，对社会经济和人类生活造成严重影响。传统预警方法在复杂气象和水文条件下存在精度和响应不足的问题。本研究基于神经网络模型，结合气象和水文数据，构建了高效的洪水风险预警系统。采用BP神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并通过随机梯度下降（SGD）算法、自适应学习率优化方法（如Adam）、L2正则化和Dropout技术进行优化。实验结果表明，多层感知器（MLP）模型在测试集上的精度为0.92，召回率为0.90，F1值为0.91，ROC曲线下面积（AUC）为0.95。该研究显著提升了洪水预警的准确性和及时性，未来将进一步优化模型，扩展其在不同区域和洪水类型中的应用。
Keywords
洪水预警；神经网络模型；BP神经网络；卷积神经网络；循环神经网络
Full Text
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Copyright © 2024 郭懿萱, 何君林, 陈国娜
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