پیشبینی سیلاب با استفاده از روش های یادگیری ماشین

سیلاب ها از جمله مخرب ترین بلایای طبیعی به شمار می آیند و هر ساله خسارات جانی و مالی قابل توجهی را بر جوامع انسانی تحمیل می کنند. تجربه نشان داده است که پیش بینی دقیق و به موقع این پدیده می تواند نقش مهمی در کاهش خطرات و مدیریت بهتر بحران داشته باشد. در سال های اخیر، استفاده از مدل های یادگیری ماشین در پیش بینی سیلاب با استقبال گسترده ای روبه رو شده و بسیاری از پژوهشگران آن را ابزاری کارآمد برای تحلیل رفتار سیلاب ها می دانند. این پژوهش با مرور نظام مند مطالعات پیشین، پارامترهای ورودی مورداستفاده و مدل های یادگیری ماشین رایج در این حوزه را بررسی می کند. بر اساس نتایج گزارش شده، انتخاب دقیق متغیرهای ورودی و بهره گیری از مدل های پیشرفته، به ویژه روش های ترکیبی، می تواند دقت پیش بینی را به شکل محسوسی افزایش دهد. در نهایت، چالش های موجود و مسیرهای پیشنهادی برای تحقیقات آینده مورد اشاره قرار گرفته تا تصویری روشن تر از روندهای پژوهشی این حوزه ارائه شود.

کلیدواژه ها:

پیش بینی سیلاب ، پارامترهای موثر ، یادگیری ماشین ، مدل های ترکیبی