洪水是由多种自然因素引发的,包括暴雨、冰雪融化和风暴潮等,属于极具破坏性的自然灾害.这些灾害不仅会对基础设施造成严重损毁,还会对人类生命安全和生态环境产生深远的负面影响.随着全球气候变化的加剧和人类活动的日益频繁,洪灾的发生频率和严重程度显著增加,导致全球范围内的防洪压力不断加大.因此,研究和应对洪灾的成因及其影响,成为当前环境科学和灾害管理领域的重要课题.在实际应用中,获取和处理所有潜在指标的数据成本较高,因此选择少量关键指标显得尤为重要.结合数据分析与机器学习技术,预测洪水发生概率,并提供科学的预防与应对措施.采用两种方法选取关键指标:首先,采用斯皮尔曼相关系数来确定与洪灾发生高度相关的指标;其次,通过改进的K-means聚类方法将洪水事件风险分为高、中、低三级,并利用随机森林分类器选择重要特征,建立风险预警评价模型.基于线性回归、决策树、随机森林和多重感知机等多种机器学习模型,构建了洪水发生概率预测模型.研究结果表明,优化后的特征选择方法,尤其是通过风险分级并结合随机森林分类器,显著提高了模型的预测准确性和泛化能力,同时提升了模型的运行效率和决策的可解释性.所提出的方法为洪水风险评估和防灾减灾提供了更加高效和可靠的技术支持.
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