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基于机器学习的堰塞坝溃决峰值流量预测模型
目录
一、内容简述................................................3
1.1研究背景与意义.......................................3
1.2国内外研究现状.......................................5
1.3研究目的与内容.......................................6
1.4技术路线与方法.......................................6
二、理论基础................................................8
2.1堰塞坝形成机理.......................................9
2.1.1地质条件........................................10
2.1.2水文因素........................................11
2.2堰塞坝溃决机制......................................12
2.2.1溃决类型........................................14
2.2.2溃决过程........................................14
2.3机器学习基本概念....................................15
2.3.1监督学习........................................17
2.3.2非监督学习......................................19
2.3.3强化学习........................................19
三、数据收集与处理.........................................20
3.1数据来源............................................22
3.2数据预处理..........................................23
3.2.1缺失值处理......................................23
3.2.2异常值检测......................................25
3.3特征选择与工程......................................26
四、模型构建...............................................28
4.1模型选择............................................29
4.1.1回归算法........................................29
4.1.2分类算法........................................31
4.2参数优化............................................32
4.3模型训练............................................34
五、模型评估与验证.........................................36
5.1评估指标............................................37
5.2结果分析............................................38
5.3模型对比............................................40
六、案例分析...............................................41
6.1实际案例介绍........................................42
6.2模型应用............................................44
6.3效果评价..............
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