当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

gbdt论文权威发布_gbdt对异常值不敏感(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

gbdt论文

城市洪水预测：机器学习模型与关键特征揭秘 𐟎“ 作为一名在海外顶尖高校从事博士后研究的学者，我在城市分析领域取得了一些令人瞩目的成果。我的研究兴趣集中在利用机器学习模型预测城市洪水区域，相关成果发表在《Nature Cities》、《IJGIS》、《CEUS》和《ES&T》等顶级期刊上。 𐟌 今天，我想与大家分享一篇我发表在《Computer, Environment and Urban Systems》上的研究论文。这篇文章探讨了一个重要的问题：如何通过机器学习模型预测城市洪水热点区域。 𐟔 研究背景我们的研究目标是利用可解释的机器学习模型来预测城市洪水的高发区域。我们将这个问题转化为一个二元分类问题，即判断一个地区是否会发生洪水。 𐟓Š 模型输入特征我们的模型使用了多种输入特征，包括：高程（Elevation）：来自USGS的国家高程数据集，反映了地区的相对高度，与洪水易感性相关。地表不透水性（Imperviousness）：来自NLCD，表示地表阻止水分渗透的能力，高不透水性增加洪水风险。到海岸的距离（Distance to Coast）和到溪流的距离（Distance to Stream）：来自USGS的国家水文数据集，反映了地区与水体的接近程度，影响洪水风险。道路网络密度（Road Network Density）：来自OpenStreetMap，表示城市发展程度和可能影响水流的道路分布。兴趣点数量（Number of Points-of-Interest, POIs）：来自Spectus，反映了人口密度和城市发展。 𐟌𓠦补ž‹机制我们采用了两种基于决策树的集成模型：随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。这些模型能够处理大量数据集和高维度/复杂性，同时能够捕捉变量之间的非线性关系。我们使用了美国三个城市（休斯顿、纽约和达拉斯）的三个近期洪水事件的数据集，并采用了五折交叉验证方法来评估模型性能。 𐟓Š 实验结果实验结果显示，我们的机器学习模型在识别洪水/非洪水地点方面能够达到良好的准确度（约80%）。特征重要性分析表明，与水文和地形相关的土地特征对洪水风险的影响大于建筑环境特征。我们还发现，模型在训练和测试数据来自同一城市时表现更好，而在其他城市的数据上测试时准确度较低，这表明洪水热点的预测需要考虑城市特定的因素和特征。 𐟌 总结通过这项研究，我们证明了机器学习模型在预测城市洪水热点区域方面的有效性。我们的模型能够综合考虑多种因素，包括地形、水文、建筑环境等，从而更准确地预测洪水风险。希望这项研究能为城市规划和防洪措施提供有价值的参考。

专栏内容推荐

1606 x 720 · jpeg
GBDT模型的可解释性 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1072 x 646 · png
GBDT_gbdt 原始论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1064 x 708 · png
GBDT_gbdt 原始论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1042 x 674 · png
GBDT_gbdt 原始论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
631 x 496 · jpeg
GBDT特征的提取及应用 - 知乎
Gradient Boosting
Random Forest
Schematic/Diagram