SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

AMNE:(TEKNIK OCH TEKNOLOGIER) AMNE:(Samhällsbyggnadsteknik) AMNE:(Geoteknik)
 

Sökning: AMNE:(TEKNIK OCH TEKNOLOGIER) AMNE:(Samhällsbyggnadsteknik) AMNE:(Geoteknik) > (2020-2024) > Development of a no...

Development of a novel hybrid multi-boosting neural network model for spatial prediction of urban flood

Darabi, H. (författare)
University of Oulu
Rahmati, O. (författare)
Agricultural Research Education And Extention Organization
Naghibi, Seyed Amir (författare)
Lund University,Lunds universitet,Avdelningen för Teknisk vattenresurslära,Institutionen för bygg- och miljöteknologi,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Centrum för Mellanösternstudier (CMES),Samhällsvetenskapliga institutioner och centrumbildningar,Samhällsvetenskapliga fakulteten,LTH profilområde: Vatten,LTH profilområden,Division of Water Resources Engineering,Department of Building and Environmental Technology,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH,Centre for Advanced Middle Eastern Studies (CMES),Departments of Administrative, Economic and Social Sciences,Faculty of Social Sciences,LTH Profile Area: Water,LTH Profile areas,Faculty of Engineering, LTH
visa fler...
Mohammadi, F. (författare)
University of Tehran
Ahmadisharaf, E. (författare)
DHI Denmark
Kalantari, Zahra (författare)
Stockholm University,Stockholms universitet,KTH,Hållbar utveckling, miljövetenskap och teknik,Department of Physical Geography and Bolin Centre for Climate Research, Stockholm University, Stockholm, Sweden,Institutionen för naturgeografi,KTH Royal Institute of Technology, Sweden
Torabi Haghighi, A. (författare)
Soleimanpour, S. M. (författare)
Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center
Tiefenbacher, J. P. (författare)
Texas State University
Tien Bui, D. (författare)
University of South-Eastern Norway
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2021-05-13
2021
Engelska.
Ingår i: Geocarto International. - : Taylor and Francis Ltd.. - 1010-6049 .- 1752-0762.
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this study, a new hybridized machine learning algorithm for urban flood susceptibility mapping, named MultiB-MLPNN, was developed using a multi-boosting technique and MLPNN. The model was tested in Amol City, Iran, a data-scarce city in an ungauged area which is prone to severe flood inundation events and currently lacks flood prevention infrastructure. Performance of the hybridized model was compared with that of a standalone MLPNN model, random forest and boosted regression trees. Area under the curve, efficiency, true skill statistic, Matthews correlation coefficient, misclassification rate, sensitivity and specificity were used to evaluate model performance. In validation, the MultiB-MLPNN model showed the best predictive performance. The hybridized MultiB-MLPNN model is thus useful for generating realistic flood susceptibility maps for data-scarce urban areas. The maps can be used to develop risk-reduction measures to protect urban areas from devastating floods, particularly where available data are insufficient to support physically based hydrological or hydraulic models.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik -- Vattenteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering -- Water Engineering (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap -- Oceanografi, hydrologi och vattenresurser (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences -- Oceanography, Hydrology and Water Resources (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik -- Geoteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering -- Geotechnical Engineering (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

artificial intelligence
boosting
GIS
neural networks
Urban planning

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy