28、智慧城市城市洪水管理技术综述

智慧城市城市洪水管理技术综述

1. 不同洪水管理研究介绍

• Naik等人的研究 ：Naik等人采用逻辑回归方法对喀拉拉邦的洪水进行预测。他们利用喀拉拉邦过去115年的月度降雨数据集来训练和预测洪水模型，数据来源于data.gov.in 。不过该模型的准确率仅为75%，洪水预测准确性有待提高。
• Mendoza - Cano等人的研究 ：2021年，Mendoza - Cano等人开发并测试了基于物联网传感器网络的水位监测和洪水警报系统。该项目运用物联网和无线传感器网络，对墨西哥科利马 - 阿尔瓦雷斯别墅市的城市洪水进行监测和预警。在热带风暴等极端情况下，该技术通过智能水网络收集实时水文气象数据，考虑了土壤湿度、河流水位和气象数据等因素。但该系统成本虽低，却缺乏洪水恢复能力的概念。
• Chang和Chang的研究 ：Chang和Chang提出了基于人工智能的城市洪水预警系统，使用基于物联网的洪水深度传感器。该技术将区域洪水预测算法与在线校正算法相结合，不断学习和更新模型参数。研究结合了具有外部输入的递归非线性自回归网络（R - NARX）模型和自组织特征映射网络（SOM）来预测区域洪水，主要侧重于洪水预测而非洪水抵抗。
• Vinothini和Jayanthy的研究 ：Vinothini和Jayanthy利用物联网创建了实时洪水检测和通知系统。该系统通过传感器网络收集地面的温度、湿度和水位等数据，并使用决策树分类器分析洪水信息，以确定水量是否正常或危险。使用DHT11传感器测量温度和湿度，探针传感