urban flood risk prediction with machine learning models
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: هشتمین کنفرانس بین المللی پژوهش در علوم و مهندسی و پنجمین کنگره بین المللی عمران، معماری و شهرسازی آسیا
- کد COI اختصاصی: ICRSIE08_115
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 48
نویسندگان
Babol Noshirvani University of Technology Iran, Babol, Shariati Street
چکیده
Urban flooding poses a significant threat to cities worldwide, causing extensive damage to infrastructure and endangering human lives. Predicting flood risk in urban areas is crucial for effective disaster management and mitigation strategies. In this paper, we propose a novel approach to urban flood risk prediction using machine learning models. We collected and preprocessed a comprehensive dataset comprising various environmental, hydrological, and socio-economic factors. Our study utilized a range of machine learning models, including decision trees, random forests, support vector machines, and neural networks, to predict flood risk in urban areas. Through rigorous model training and evaluation, we assessed the performance of these models using metrics such as accuracy, precision, recall, and AUC-ROC. Our results demonstrate the effectiveness of machine learning models in accurately predicting flood risk in urban settings, outperforming baseline models and existing approaches. However, we acknowledge certain limitations, such as data quality and feature selection, which warrant further investigation. This research contributes to the growing body of knowledge in urban flood risk prediction and highlights the potential of machine learning models in enhancing flood preparedness and response strategies. Future research should focus on refining the models and incorporating real-time data for more accurate and timely predictions.کلیدواژه ها
Urban flooding, machine learning, random forestمقالات مرتبط جدید
- Behesht Cultural Center Historical Monument Analysis
- بررسی توصیفی- تحلیلی هسته تاریخی شهر اژیه در منطقه رویدشت
- بررسی معماری بافت تاریخی روستای قلعه نو سیستان با نظر به نوع طراحی معماری بومی آن منطقه جغرافیای به سبب آسایش انسانی در جنوب شرق ایران
- واکاوی و اهمیت بافت های تاریخی
- بررسی عناصر تزئینی و حجاری های ورودی قلعه چالشتر
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.