基于XGBoost的长三角核心城市内涝风险评估及影响因素分析OA北大核心CSTPCD
XGBoost model-based risk assessment and influencing factors analysis of waterlogging in core cities of Yangtze River Delta
随着全球变暖日益严重,极端气候现象频发.面对内涝灾害,城市社会经济呈现高脆弱性,有效评估城市内涝风险成为城市建设和区域可持续发展的迫切要求.以三座长三角核心城市,即上海市、南京市和杭州市为研究区,通过社交媒体数据获取积水样本数据,从气象、地形和社会经济三方面选取评价指标,构建基于极端梯度提升(XGBoost)的城市内涝风险评估模型,在评估长三角核心城市内涝风险等级的基础上分析影响城市内涝的主要因素.结果表明:(1)运用XGBoost进行城市内涝灾…查看全部>>
佟金萍;张涵玥;刘辉;黄晶;郝亚
常州大学商学院,江苏常州 213100河海大学管理科学研究所,江苏南京 210098常州大学商学院,江苏常州 213100常州大学商学院,江苏常州 213100河海大学管理科学研究所,江苏南京 210098
环境科学
城市内涝机器学习模型XGBoost模型风险评估降雨
《水利水电技术》 2021 (10)
1-11,11
国家自然科学基金重点项目(91846203)2020年江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_2619,KYCX20_2620)2018年高校"青蓝工程"中青年学术带头人培养资助项目(苏教师[2018]12号)2020年江苏省"紫金文化人才工程"项目(苏宣干[2020]96号)
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