机器学习助力洪水预警：田纳西州Window Cliffs自然保护区的创新实践 | MDPI GeoHazards

背景：洪水是全球最具破坏性的自然灾害之一，美国农村和郊区如田纳西州Window Cliffs自然保护区缺乏有效预警设施。传统洪水预测模型依赖大量水文数据且计算复杂。研究目的：开发基于机器学习的洪水预报系统，使用LSTM、随机森林和支持向量回归等技术预测水位，测试3-6小时预见期的性能。结论：随机森林在测试数据上误差最小，LSTM 2在推理数据上泛化能力更强，系统在数据充足的坎伯兰河流域预测精度显著提升，为偏远地区提供了可行的洪水预警方案，但需进一步验证极端事件预测能力并集成多模型优化。