典型文献
基于机器学习的内涝积水深度预报方法研究
文献摘要：
利用2018年6—8月莆田市国家气象观测站的小时雨量数据、荔园路才子路口内涝点的积水深度数据,设计滞后系数和堵塞系数的计算方法.将小时雨量数据、前一时次积水深度、滞后系数和堵塞系数作为影响因子,应用机器学习中岭回归方法建立内涝点积水深度预报方程.通过2018年9月1—30日的积水深度数据以及9月降水过程的积水深度数据对预报方程进行检验,检验结果表明,9月积水深度预测的均方误差为0.27cm,降水过程的均方误差为1.09cm,对暴雨过程内涝点积水深度的预测效果较好.
文献关键词：
城市内涝;机器学习;岭回归;滞后系数;堵塞系数
中图分类号：
作者姓名：
张响亮;许文华;杨明灿;王万宣;梁宝元
作者机构：
仙游县气象局,福建 莆田 351200;莆田市气象局,福建 莆田 351100
文献出处：
引用格式：
[1]张响亮;许文华;杨明灿;王万宣;梁宝元-.基于机器学习的内涝积水深度预报方法研究)[J].海峡科学,2022(03):36-39
A类：
堵塞系数
B类：
基于机器学习,内涝积水,水深,预报方法研究,莆田市,气象观测站,小时雨量,才子,子路,路口,口内,深度数据,滞后系数,岭回归,预报方程,月降水,降水过程,深度预测,均方误差,27cm,09cm,暴雨过程,城市内涝
AB值：
0.32195
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