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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习的小流域山洪灾害风险动态评估方法，涉及山洪灾害研究技术领域。该基于机器学习的小流域山洪灾害风险动态评估方法，包括风险等级划分：基于土壤含水量和雨型的变化对流域造成不同的影响程度，对山洪灾害风险等级进行划分；全流域数据处理：对小流域山洪灾害风险评估指标数据收集与处理，并基于流域面积对小流域上游各个层级的流域数据分别计算加权平均值，最终组成数据集。通过利用实时的土壤含水量和预报的降雨量数据对流域山洪灾害风险进行实时或近实时评估，本公开能够提供动态的风险评估，这种动态预测方法能够反映降雨变化对洪水风险的即时影响，相比于传统的静态模型，大大提高了预测的时效性和准确性。
主权项：1.一种基于机器学习的小流域山洪灾害风险动态评估方法，其特征在于：包括：风险等级划分：基于土壤含水量和雨型的变化对流域造成不同的影响程度，对流域山洪灾害风险等级进行划分；全流域数据处理：对小流域山洪灾害风险评估指标数据收集与处理，并基于流域面积对小流域上游各个层级的流域数据分别计算加权平均值，最终组成数据集；模型构建：小流域数据及该流域各个上游层级数据的加权平均值组成的数据集作为输入，基于各流域土壤含水量和雨型的变化所得出相应的风险等级作为模型的输出，训练随机森林分类模型；模型验证：采用K折交叉检验的方法计算模型的准确率、召回率、精确率、F1分数和AUC值，全面评估所建立的随机森林模型的性能以确保模型的有效性和可靠性；动态评估：将所需小流域及其上级流域实时的土壤含水量、预报的降雨量以及其他指标数据处理后输入验证合格的随机森林模型中得到该流域实时或近实时的风险等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于机器学习的小流域山洪灾害风险动态评估方法
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