2024亚太杯数学建模论文洪水的频率和严重程度与人口增长趋势相近。迅猛的人口增长，扩大耕地，围湖造田，乱砍滥伐等人为破坏不断地改变着地表状态，改变了汇流条件，加剧了洪灾程度。2023 年，全球洪水造成了数十亿美元的经济损失。因此构建与研究洪水事件预测发生模型显得尤为重要，本文基于机器学习回归，通过对比分析，构建了预测效果较好的洪水概率预测模型，为灾害防治起到一定贡献作用。 ### 2024亚太杯数学建模B题：基于机器学习回归的洪水预测模型研究 #### 一、研究背景及目的 随着全球人口的快速增长以及人类活动对自然环境的影响日益加剧，洪水的发生频率和严重程度也在逐年上升。据文中描述，2023年全球因洪水造成的经济损失高达数十亿美元。为了有效减轻洪水灾害带来的负面影响，构建一个能够准确预测洪水事件发生的模型变得至关重要。本研究旨在通过机器学习回归技术，构建并优化洪水预测模型，以期提高灾害预防和应对能力。 #### 二、研究方法概述 1. **相关性分析**：通过计算皮尔逊相关系数来评估各个指标与洪水发生之间的关系强度。此步骤帮助确定哪些因素对洪水发生的可能性有显著影响。 - **高相关性指标**：森林砍伐、滑坡、气候变化、人口得分、淤积、河流管理、地形排水、大坝质量和基础设施恶化。 - **低相关性指标**：季风强度、海岸脆弱性、侵蚀、排水系统、规划不足、城市化、流域、政策因素、无效防灾、农业实践、湿地损失。 2. **K聚类分析**：用于将洪水事件按照风险等级分为高中低三个类别，并通过CRITIC权重分析法确定每个指标的权重。随后，建立了有序逻辑回归模型，并通过准确率、召回率等指标对其性能进行了评估。 3. **模型对比与优化**：在问题三中，通过对问题二中建立的有序逻辑回归模型进行进一步分析，剔除了两个对结果贡献较小的指标，选择了五个关键指标（河流管理、气候变化、淤积、基础设施恶化、人口得分），构建了三种不同的模型（线性回归、梯度下降法线性回归、梯度提升树），并对这些模型进行了对比分析，最终选择了性能最优的梯度提升树模型。 4. **预测与验证**：利用问题三中选定的最佳模型对预测数据集进行洪水发生概率的预测，并通过S-W检验和K-S检验验证了预测结果的准确性。 #### 三、具体实施步骤 1. **问题一**：分析了各个指标与洪水发生的相关性，并绘制了热力图和柱状图以直观展示结果。 2. **问题二**： - 使用K聚类分析将洪水概率分为高中低三个等级。 - 应用CRITIC权重分析法计算各指标的权重。 - 基于上述结果构建了有序逻辑回归模型，并通过准确率、召回率等指标评估模型性能。 3. **问题三**： - 在问题二的基础上进一步优化模型，选择五个关键指标构建三种模型（线性回归、梯度下降法线性回归、梯度提升树）。 - 通过模型对比分析选择了梯度提升树作为最佳模型。 4. **问题四**：利用问题三中的最佳模型进行实际数据预测，并验证了预测结果的有效性和可靠性。 #### 四、结论与展望 通过上述研究，本文成功构建了一个基于机器学习回归的洪水预测模型。该模型不仅能够有效地预测洪水发生的概率，而且还可以为相关部门提供科学依据，以便采取更加有效的防灾减灾措施。未来的研究可以进一步探索更多影响洪水的因素，并尝试使用更先进的机器学习算法来提高预测精度。此外，还可以考虑将该模型应用于实际场景中，以评估其在真实世界中的应用效果。

水利水电工程设计，尾矿库设计、等工程必须要考虑暴雨及洪水问题，该文详细给出贵州省小流域不同面积设计暴雨洪水计算方法。

实验室技术的新发展帮助我们探索由于限制和技术限制而在过去很少了解的问题。 评估由实验室规模的裂缝性流体侵入基质引起的地层损害的此类问题之一是基质内部流体饱和度分布的可视化。 根据目前的理解，裂缝和基质之间的高毛细作用对比度会在回流过程中造成侵入相的饱和度分布不均匀，且饱和度主要集中在裂缝面上。 随着微流控技术的出现，它们的应用已变得更加可行，以可视化方式分析表面活性剂的有效性，从而减轻了入侵造成的地层损害，并了解了入侵深度对回流特征和采油率的影响。 通过我们先前的工作，我们已经成功地证明了这种新型可视化工具在研究压裂液中表面活性剂的存在及其侵入深度的因素，了解油湿压裂地层的返排效率和后期产油量方面的能力。 。 由于用于驱油的基质是实际岩石的替代模型，因此需要用常规岩心驱油实验来验证切屑驱油结果。 在当代，随着新技术的发展推动着各个行业的研究进展，必须通过可行的常规方法对结果进行比较检查，从而做出明智的决定。 在这项工作中，采用芯片驱油方法验证了芯片驱油方法的成功成功，表明了人们对微流控技术在石油采收相关领域进行更多研究的坚定信念。

龙颈水库流域洪水预报模型研究，赵建波，苏柳，龙颈水库流域湿润多雨,位于广东省榕江南河支流五经富水河上游。以西风带暴雨为主的前汛期和以台风暴雨为主的后汛期，洪量大，洪�

HEC-RAS系列模型在洪水演进模拟中的应用研究，方园皓，张行南，HEC-RAS（River Analysis System）模型是由美国陆军工程师团开发的一款模型,利用该模型可以进行河网的一维水力学演进模拟。模型所需要的河�

洪水频率分布 (FFD) 是免费软件，用于分析洪水并估计不同重现期的分位数1- 在 FFD 2.0 中，我们引入了十 (10) 个概率分布： 正态分布、对数正态分布 (2p)、Gumbel 分布Racine-Normal 分布、(GEV) 分布、Gamma 分布 (2p)、Log Pearson 3 分布、Goodrich 分布、LogNormal (3P) 和 Weibull 分布 (2p) 2-在FFD 2.1中，一些分布的参数估计方法可以是： a- 力矩法或 b- L-力矩法3-分位数的结果估计的下限和上限为 95%（古德里奇分布除外）。 4-Quantile-Quantile 图 (QQ-plot) 与相关系数 R 一起显示。 5-显示分位数和观察数据之间的均方根误差 (RMSE)。 6-回报期为：2、5 10、20、50 100、500、1000和10000年7-在excel文件

Infoworks ICM 软件 ，一维河道模型构建，计算洪水水位、流速等特征，分析洪水淹没情况 ，一维与二维地面的连接，一维河道与一维管网的连接。用于城市内涝河道、 防洪外河等等

MIKE_URBAN_城市洪水模拟_DHI

根据人工神经网络处理大规模非线性动力系统、遗传算法具有较好的寻优能力的特点，将二者有机的结合起来，提出了基于遗传算法改进的洪水预报模型，并将其应用于四川省达州市州河流域的水文预报。实验结果表明，本模型能够减少训练次数，提高预报精度，能更好的对洪水进行预报。

最全的HEC-HMS操作笔记，从前期流域数据处理到后期参数调整进行洪水模拟，跟着做能帮你减少很多弯路