Development of Heavy Rain Damage Prediction Model Using Machine Learning Based on Big Data
المؤلفون المشاركون
Choi, Changhyun
Kim, Jeonghwan
Kim, Jongsung
Kim, Donghyun
Bae, Younghye
Kim, Hung Soo
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Prediction models of heavy rain damage using machine learning based on big data were developed for the Seoul Capital Area in the Republic of Korea.
We used data on the occurrence of heavy rain damage from 1994 to 2015 as dependent variables and weather big data as explanatory variables.
The model was developed by applying machine learning techniques such as decision trees, bagging, random forests, and boosting.
As a result of evaluating the prediction performance of each model, the AUC value of the boosting model using meteorological data from the past 1 to 4 days was the highest at 95.87% and was selected as the final model.
By using the prediction model developed in this study to predict the occurrence of heavy rain damage for each administrative region, we can greatly reduce the damage through proactive disaster management.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Choi, Changhyun& Kim, Jeonghwan& Kim, Jongsung& Kim, Donghyun& Bae, Younghye& Kim, Hung Soo. 2018. Development of Heavy Rain Damage Prediction Model Using Machine Learning Based on Big Data. Advances in Meteorology،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118772
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Choi, Changhyun…[et al.]. Development of Heavy Rain Damage Prediction Model Using Machine Learning Based on Big Data. Advances in Meteorology No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118772
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Choi, Changhyun& Kim, Jeonghwan& Kim, Jongsung& Kim, Donghyun& Bae, Younghye& Kim, Hung Soo. Development of Heavy Rain Damage Prediction Model Using Machine Learning Based on Big Data. Advances in Meteorology. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118772
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118772
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر