内容概要：本文介绍了基于Kerala数据集的洪水暴雨内涝预测模型，旨在利用机器学习算法预测洪水发生的可能性。文中详细探讨了五种机器学习算法——KNN分类、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林的具体应用及其优劣。通过对Kerala地区的降雨数据进行建模和验证，最终选出了表现最优的模型。文章不仅提供了完整的代码示例和注释，还涵盖了数据预处理、特征选择、模型训练与评估等多个关键环节。 适合人群：对机器学习感兴趣的研究人员、数据科学家以及希望了解如何运用机器学习解决实际问题的技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行自然灾害预测的机构和个人，特别是那些关注洪水、暴雨和内涝等气象灾害的人群。通过学习本文，读者能够掌握如何构建和优化机器学习模型，从而为防灾减灾提供科学依据。 其他说明：虽然本文主要聚焦于洪水预测，但它所涉及的方法论同样适用于其他类型的自然灾难预测任务，如地震预警、台风路径预测等。此外，文中提供的代码和数据集可以帮助读者快速上手实践，进一步加深对机器学习的理解。

整体目标：完成我国三大城市群（粤港澳大湾区、长三角城市群和京津冀城市群）暴雨内涝事件网页数据的收集、数据预处理、数据分析、模型评价和结果可视化。 算法技能目标：能够应用机器学习、统计分析的相关算法。 编程技能目标：能够使用python语言进行数据的处理、分析和建模；能够使用html和java script进行可视化。 思政目标：深刻认识我国城市暴雨内涝灾害现状，建立防灾意识。 代码采用 Python 实现，非常有吸引力，而且图表非常美观

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。

利用1962―2011年湖南省97个气象站逐日降水量资料，利用时序分析和聚类分析等方法，对湖南省大暴雨时间和空间分布特征进行分析。结果表明：从时间来看，20世纪90年代为湖南省大暴雨出现最多的10 a；1962―2011年，湖南省大暴雨日以0.73 d/10 a的平均速率增加。夏季是湖南省大暴雨最集中的季节；冬季没有出现过大暴雨；6―7月为大暴雨最集中的月份。从空间来看，湖南省西北部和东北部是大暴雨的两个高频区；湖南大暴雨划分为三季型、双季型和单季型3种类型，依次主要分布在湖南省西南部、中部地区以及西北部

华南沿海暴雨日变化特征的初步诊断，陆维松，蔡晶，本文利用2006年6月的热带测雨卫星（TRMM）的 3B42降水率资料以及广州东部八站的降水量及地面气压资料分析华南沿海地区降水的日变化特�

在研究了一系列排水设计算法的基础上,结合实际工程案例,得出了合理的适用于国内各个地区的排水沟尺寸的计算方法,编制相关计算软件,为设计者们提供参考。

暴雨监测分析系统的设计和实现.pdf暴雨监测分析系统的设计和实现.pdf暴雨监测分析系统的设计和实现.pdf暴雨监测分析系统的设计和实现.pdf暴雨监测分析系统的设计和实现.pdf

EPA（Environmental Protection Agency，环境保护署） SWMM（storm water management model，暴雨洪水管理模型）是一个开源的降水-径流模拟模型，主要用于模拟城市某一单一降水事件或长期的水量和水质模拟。其径流模块部分综合处理各子流域所发生的降水，径流和污染负荷。其汇流模块部分则通过管网、渠道、蓄水和处理设施、水泵、调节闸等进行水量传输。该模型可以跟踪模拟不同时间步长任意时刻每个子流域所产生径流的水质和水量，以及每个管道和河道中水的流量、水深及水质等情况。 SWMM自1971年开发以来，已经经历过多次升级。在世界范围内广泛应用于城市地区的暴雨洪水、合流式下水道、排污管道以及其它排水系统的规划、分析和设计，在其它非城市区域也有广泛的应用。当前最新版本5.0是在以前版本基础上进行了全新升级的结果，可以在Windows操作系统下运行SWMM5提供了一个宽松的综合性环境，可以对研究区输入的数据进行编辑、模拟水文、水力和水质情况，并可以用多种形式对结果进行显示，包括对排水区域和系统输水路线进行彩色编码，提供结果的时间序列曲线和图表、坡面图以及统计频率的分析结果。 最新的版本开发由国家环境保护署国家风险管理研究中心实验室下属的供水和水资源研究中心资助，同时也得到了来自CDM咨询公司的协助。

软件可以实现如下功能： 暴雨洪水计算 表块数据计算 大断面计算 电力电量平衡计算绘图 灌溉制度设计计算程序 洪水过程线时段最大洪量计算 绘图制表计算 经验关系线绘拟合 。。。。。

改进的蚂蚁算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用