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基于机器学习的洪灾动态风险评估模型研究

说明

洪灾风险评估是对洪灾可能造成的损失及其发生概率进行量化的过程。通过建立评估模型，能够为相关决策提供科学依据，帮助政府和社会各界提前识别风险并制定应对措施。洪灾风险动态评估模型则考虑了风险因素随时间的变化，能够更准确地反映实际的洪灾风险。

在构建洪灾风险动态评估模型时，模型参数的选择和优化对评估结果的准确性有着重要影响。通过对模型参数进行敏感性分析，能够找出对评估结果影响较大的关键参数，并对其进行优化。常用的优化方法包括最小二乘法、贝叶斯优化等。

动态监测要求实时更新和响应，因此，数据融合技术能够有效