在危机管理和通过预测通过使用摩苏尔大北伊拉克时间序列数据的决策中使用深度学习

科学领域:

• 土木工程 土木工程是指土木工程.
• 水资源管理 水资源管理
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 伊拉克的摩苏尔大面临着由于基础问题的崩的重大风险,威胁到灾难性的洪水和生命损失.
• 准确监测和预测大的水位对于预警系统和防灾准备至关重要.
• 现有的方法可能无法充分解决水位的复杂动态以及突然故障的可能性.

研究的目的:

• 开发和评估用于预测摩苏尔大水位的深度学习模型.
• 确定最有效的模型来预测潜在的洪水阶段和水完整性.
• 支持积极的危机管理和决策,以减轻与水故障相关的风险.

主要方法:

• 利用了13年的 (1993-2006) 历史摩苏尔大水位数据.
• 训练并比较了六种深度学习模型:DNN,CNN,CNN-LSTM,CNN-LSTM-Skip和CNN-LSTM跳过注意力.
• 专注于使用14天时间序列数据预测水位,提前7天.

主要成果:

• 混合卷积神经网络-长期短期记忆 (CNN-LSTM) 模型表现出卓越的性能.
• CNN-LSTM实现了高精度,平均绝对误差 (MAE) 为0.087153,损失为0.00067.
• 这些模型成功预测了水位,在模拟场景中证明了实际有效性.

结论:

• 深度学习模型,特别是CNN-LSTM,可以有效地预测摩苏尔大的水位,提高监测能力.
• 早期发现潜在的风险可以进行积极的危机管理,保护公共安全和基础设施.
• 准确的水位预测对于缓解在底格里斯河沿岸潜在的水故障的严重后果至关重要.