論文の概要: Flood Prediction Using Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01234v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 03:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 13:25:49.417196
• Title: Flood Prediction Using Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルを用いた洪水予測
• Authors: Miah Mohammad Asif Syeed, Maisha Farzana, Ishadie Namir, Ipshita Ishrar, Meherin Hossain Nushra, Tanvir Rahman
• Abstract要約: 本稿では,異なる機械学習モデルを用いて洪水の予測を行うことにより,この自然災害の極端なリスクを低減することを目的とする。 その結果、どのモデルがより正確な結果をもたらすかを理解するために比較分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Floods are one of nature's most catastrophic calamities which cause irreversible and immense damage to human life, agriculture, infrastructure and socio-economic system. Several studies on flood catastrophe management and flood forecasting systems have been conducted. The accurate prediction of the onset and progression of floods in real time is challenging. To estimate water levels and velocities across a large area, it is necessary to combine data with computationally demanding flood propagation models. This paper aims to reduce the extreme risks of this natural disaster and also contributes to policy suggestions by providing a prediction for floods using different machine learning models. This research will use Binary Logistic Regression, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Classifier (SVC) and Decision tree Classifier to provide an accurate prediction. With the outcome, a comparative analysis will be conducted to understand which model delivers a better accuracy.
• Abstract（参考訳）: 洪水は自然界で最も壊滅的な災害の一つであり、人間生活、農業、インフラ、社会経済システムに大きな損害を与えている。 洪水災害管理と洪水予報システムに関するいくつかの研究が進められている。 洪水の発生と進行をリアルタイムで正確に予測することは困難である。 広域にまたがる水位と速度を推定するには,データと計算的に要求される洪水伝播モデルとを組み合わせる必要がある。 本稿では,この自然災害の極端なリスクを低減し,異なる機械学習モデルを用いた洪水予測を提供することで,政策提案にも貢献することを目的とする。 本研究では, バイナリロジスティック回帰, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Classifier (SVC) および Decision Tree Classifier を用いて正確な予測を行う。 その結果、どのモデルがより正確な結果をもたらすかを理解するために比較分析を行う。

関連論文リスト

• Off to new Shores: A Dataset & Benchmark for (near-)coastal Flood Inundation Forecasting [7.4807361562214405]
  洪水は最も一般的で破壊的な自然災害の一つである。 近年の気象予知と宇宙からの洪水のマッピングは、極端な出来事を予想できる可能性を示した。 洪水範囲の直接予測を可能にするデータセットとベンチマークが欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T09:51:25Z)
• Evaluation of deep learning models for Australian climate extremes: prediction of streamflow and floods [0.17999333451993949]
  近年、洪水のような気候の極端は、オーストラリアにとって重要な環境と経済の危険を生み出している。 ディープラーニングの手法は、短時間の地平線上で、小規模から中規模の極端な事象を予測することを約束している。 大規模な急激な洪水に対処するアンサンブルベースの機械学習アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T23:45:04Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Rapid Flood Inundation Forecast Using Fourier Neural Operator [77.30160833875513]
  洪水浸水予測は洪水前後の緊急計画に重要な情報を提供する。 近年,高分解能な流体力学モデリングが普及しつつあるが,道路の洪水範囲やリアルタイムのビルディングレベルは依然として計算的に要求されている。 洪水範囲と浸水深度予測のためのハイブリッドプロセスベースおよびデータ駆動機械学習(ML)アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-29T22:49:50Z)
• An evaluation of deep learning models for predicting water depth evolution in urban floods [59.31940764426359]
  高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。 深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。 その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:08:54Z)
• Learning Inter-Annual Flood Loss Risk Models From Historical Flood Insurance Claims and Extreme Rainfall Data [0.0]
  洪水は最も壊滅的な自然災害の1つであり、実質的な経済的損失の原因となっている。 本研究は,国立洪水保険プログラムデータセット上に構築されたレジストレーターの予測能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T19:23:02Z)
• Predicting Road Flooding Risk with Machine Learning Approaches Using Crowdsourced Reports and Fine-grained Traffic Data [1.0554048699217669]
  本研究の目的は,機械学習モデルを用いて地形,水文,時間的降水特性に基づいて,道路浸水リスクを予測することである。 ハリケーン・ハービーの発見は、降水が道路の浸水感受性を予測する上で最も重要な特徴であることを示している。 本研究は,道路レベルでの予測的洪水リスクマッピングの観点から,スマートフラッドレジリエンスの新たな分野を推し進めるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T14:25:58Z)
• A Machine learning approach for rapid disaster response based on multi-modal data. The case of housing & shelter needs [0.0]
  災害に遭った人々の最も直接的なニーズの1つは避難所を見つけることである。 本稿では,マルチモーダルデータの融合と解析を目的とした機械学習ワークフローを提案する。 世界中の200以上の災害に対する19の特徴のデータベースに基づいて、意思決定レベルでの融合アプローチが用いられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T18:22:34Z)
• Physics-informed GANs for Coastal Flood Visualization [65.54626149826066]
  我々は,現在および将来の沿岸洪水の衛星画像を生成する深層学習パイプラインを構築した。 物理に基づく洪水図と比較して画像を評価することにより,提案手法は物理的一貫性とフォトリアリズムの両方において,ベースラインモデルよりも優れていることがわかった。 この研究は沿岸の洪水の可視化に焦点が当てられているが、気候変動が地球をどう形作るかのグローバルな可視化を作成することを想定している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T02:15:34Z)
• Predictive Analytics for Water Asset Management: Machine Learning and Survival Analysis [55.41644538483948]
  本研究では,水管故障の予測のための統計的および機械学習の枠組みについて検討する。 スペイン,バルセロナの配水ネットワーク内の全管の故障記録を含むデータセットを用いて検討を行った。 その結果, 管形状, 年齢, 材質, 土壌被覆など, 重要な危険因子の影響が明らかにされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T19:08:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。