基于物理过程的各种数学模型在水力、市政、海洋等领域已经得到了很多年的发展和应用,随着这几年机器学习技术的大热,也有越来越多的人尝试将机器学习技术应用在水力、市政领域,但是这些尝试大部分集中在使用机器学习模型替代传统机理模型。那么以后的趋势会是机器学习模型替代机理模型,或是各自应用在不同领域?龙猫老师认为都不是的,以后的趋势必然是机器学习技术与传统数学模型融合StormSVM模型正是一个很好的例子,它将传统的内涝数学模型与机器学习技术SVM有机结合在一起
上次我们给大家带来了StormSVM的介绍(StormSVM—计算速度秒杀传统数学模型的实时城市内涝预报模型),大家反响非常热烈,这次我们带来了演讲和论文内容摘要翻译,希望能够更好的帮助大家了解这项技术
基于物理过程的数学模型已经广泛应用于城市内涝模拟中,但是数值模型在应用到实时内涝预报中,最大的瓶颈既是需要大量的计算资源和模拟时间,虽然有各种各样的简化模型技术被提出来,但是这些技术往往只能应用在满足一定前提条件的项目中
SVM作为一种机器学习技术,其即使在样本数量比较少的情况下,也能表现出良好的外推能力。但是和所有数据驱动模型一样,仍然需要一定量的数据支撑。而城市内涝积水的监测,往往成本好高,而且目前几乎没有城市进行长期大规模的监测,这导致直接采用监测数据建立SVM城市内涝模型非常困难,监测成本投入将会很高
为了解决这些问题,StormSVM技术提出了将水力模型与SVM模型结合起来的技术,由经过率定的水力模型生产数据提供给SVM模型进行训练,训练后的SVM模型可以提供与水力模型几乎精度的预报同时,仅仅消耗非常少的计算资源。
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