論文の概要: Improving Urban Flood Prediction using LSTM-DeepLabv3+ and Bayesian Optimization with Spatiotemporal feature fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09994v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 22:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 14:56:38.967084
• Title: Improving Urban Flood Prediction using LSTM-DeepLabv3+ and Bayesian Optimization with Spatiotemporal feature fusion
• Title（参考訳）: LSTM-DeepLabv3+による都市洪水予測の改善と時空間的特徴融合によるベイズ最適化
• Authors: Zuxiang Situ, Qi Wang, Shuai Teng, Wanen Feng, Gongfa Chen, Qianqian Zhou, Guangtao Fu
• Abstract要約: 本研究では,都市洪水予測のためのCNN-RNNハイブリッド機能融合モデリング手法を提案する。 空間的特徴の処理におけるCNNの長所と、時系列の異なる次元の分析におけるRNNの長所を統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.790241122137617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models have become increasingly popular for flood prediction due to their superior accuracy and efficiency compared to traditional methods. However, current machine learning methods often rely on separate spatial or temporal feature analysis and have limitations on the types, number, and dimensions of input data. This study presented a CNN-RNN hybrid feature fusion modelling approach for urban flood prediction, which integrated the strengths of CNNs in processing spatial features and RNNs in analyzing different dimensions of time sequences. This approach allowed for both static and dynamic flood predictions. Bayesian optimization was applied to identify the seven most influential flood-driven factors and determine the best combination strategy. By combining four CNNs (FCN, UNet, SegNet, DeepLabv3+) and three RNNs (LSTM, BiLSTM, GRU), the optimal hybrid model was identified as LSTM-DeepLabv3+. This model achieved the highest prediction accuracy (MAE, RMSE, NSE, and KGE were 0.007, 0.025, 0.973 and 0.755, respectively) under various rainfall input conditions. Additionally, the processing speed was significantly improved, with an inference time of 1.158s (approximately 1/125 of the traditional computation time) compared to the physically-based models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは,従来の手法よりも精度と効率が優れているため,洪水予測に人気が高まっている。 しかし、現在の機械学習手法は、しばしば異なる空間的・時間的特徴分析に依存し、入力データのタイプ、数、次元に制限がある。 本研究では,CNNの空間的特徴の処理における強度と,時系列の異なる次元の解析におけるRNNの強度を統合した,都市洪水予測のためのCNN-RNNハイブリッド機能融合モデリング手法を提案する。 このアプローチは静的および動的洪水予測の両方を可能にした。 ベイズ最適化は7つの最も影響力のある洪水要因を特定し、最良の組み合わせ戦略を決定するために適用された。 4つのCNN(FCN, UNet, SegNet, DeepLabv3+)と3つのRNN(LSTM, BiLSTM, GRU)を組み合わせることで、最適なハイブリッドモデルをLSTM-DeepLabv3+と同定した。 このモデルは降雨入力条件下での予測精度が最も高かった(MAE, RMSE, NSE, KGEはそれぞれ0.007, 0.025, 0.973, 0.755)。 さらに、物理モデルと比較して1.158秒(従来の計算時間の約1/125)の推論時間で処理速度が大幅に向上した。

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