无人机视角洪水灾害中人车房子检测数据集是专为机器学习和计算机视觉领域的研究人员和开发者设计的。该数据集包含了1124张图片，覆盖了洪水灾害现场的三种重要对象——房屋、人群和车辆。这些图片是以无人机拍摄视角获得的，其目的在于通过自动化检测系统来快速识别和评估灾害现场的人员和财产安全状况。 该数据集提供了两种标注格式：Pascal VOC格式和YOLO格式。Pascal VOC格式包含jpg图片和相应的xml文件，xml文件详细记录了每个标注对象的位置和类别信息，而YOLO格式则包含了txt文件，这些文件简单地列出每个对象的类别和位置信息。两种格式的共同点是都能被机器学习模型识别和使用，以便进行对象检测。 数据集中的图片数量与标注数量是相等的，共计1124张。这意味着每张图片都经过了详细的标注，确保了机器学习模型在训练过程中能够准确地学习到目标的特征。标注类别数为3，即房屋、人群和车辆。每个类别的标注框数分别是房屋10328框、人群2298框、车辆8822框，总计21448框，这表明数据集中对每类对象的检测都具有较高的密集性。 该数据集由专业团队使用labelImg工具进行标注，所有标注均采用矩形框来标识。矩形框准确地圈定了对象的位置，这对于训练目标检测模型非常重要，因为模型需要通过这些矩形框学习到识别对象的形状和大小。 标注类别名称及对应的类别索引在YOLO格式的数据集中由labels文件夹中的classes.txt文件定义。虽然Pascal VOC格式中的类别顺序可能与YOLO格式不同，但这不会影响数据集的使用，因为类别名称和索引是清晰且一致的。 使用该数据集时需要注意，虽然它提供了洪水灾害中三种重要对象的检测能力，但它本身并不包含任何模型训练的权重文件或精度保证。数据集的使用者需要自行选择或训练适合的机器学习模型，并对模型的性能和精度负责。 在数据集提供的1124张图片中，每张都包含了对房屋、人群和车辆的详细标注，这为研究人员在实际的洪水灾害响应中，提供了快速检测关键对象的可能。通过有效利用这一数据集，可以加快灾害响应速度，提高救援效率，从而在灾害发生时减少损失和伤亡。

河道洪水反向演算过程迭代法研究是针对在流域防洪调度中，水库补偿放水问题的关键组成部分。研究中重点探讨了在单一河道和多河道情况下，如何应用过程迭代法解决河道洪水反向演算的问题。在防洪调度中，为了保障防洪控制断面的安全，需要对分滞洪区的启用和分洪流量进行控制，这部分流量包括水库放水和区间来水。当考虑到区间来水不可忽略时，水库需要根据防护区的安全泄量来调整放水量，以此来减少洪水对防护区的灾害影响。当前的流域防洪调度模型要求将水库调度与下游河道的洪水演进进行耦合，以实现有效的防洪控制。 文章中提到的马斯京根法是一种在洪水演算中广泛使用的计算方法，其核心是基于一个简单的线性模型，用于描述河道水流的传播过程。该方法通过将河道划分为若干个河段，根据河段的传播时间和流量比重因子，来计算下游断面的流量。在反向演算中，直接将调方程中的已知量与未知量进行对调并不是一个合理的方法。这是因为，直接对调容易导致计算误差的积累，尤其是当存在误差时，其误差会随着计算的推进而增大，最终影响结果的准确性。 在单一河道反演问题中，过程迭代法的误差较小，但在多河道反演问题中，由于时段转换过程中可能会漏掉洪峰，导致反演结果偏大。对此，研究者提出了相应的解决思路，以减少在多河道情况下过程迭代法误差偏大的问题。然而，具体内容和解决思路的具体措施在这段摘要中并未详尽披露，需要进一步查阅完整的论文内容来获取详细方法。 为了进一步的研究，本文作者吕艳军，提供了个人简介及联系方式。吕艳军是河海大学水文水资源学院的硕士研究生，研究方向为水文水利计算。通过电子邮件***可以与作者取得联系。论文的中图分类号为P333.6，涉及的关键词包括流域防洪调度、河道洪水反向演算方法、单一河道、多河道等方面。 河道洪水反向演算过程迭代法研究聚焦于如何通过迭代方法，结合马斯京根法的参数，来更精确地计算水库补偿放水过程中河段的流量。这对于流域防洪调度有着重要的实践意义，能够帮助决策者制定更为科学合理的洪水控制策略。通过研究单一河道与多河道反演问题，可以更好地理解和解决实际问题中可能遇到的误差放大问题，为多河道洪水反向演算方法的改进提供理论基础和应用方向。

2024亚太杯数学建模论文洪水的频率和严重程度与人口增长趋势相近。迅猛的人口增长，扩大耕地，围湖造田，乱砍滥伐等人为破坏不断地改变着地表状态，改变了汇流条件，加剧了洪灾程度。2023 年，全球洪水造成了数十亿美元的经济损失。因此构建与研究洪水事件预测发生模型显得尤为重要，本文基于机器学习回归，通过对比分析，构建了预测效果较好的洪水概率预测模型，为灾害防治起到一定贡献作用。 ### 2024亚太杯数学建模B题：基于机器学习回归的洪水预测模型研究 #### 一、研究背景及目的 随着全球人口的快速增长以及人类活动对自然环境的影响日益加剧，洪水的发生频率和严重程度也在逐年上升。据文中描述，2023年全球因洪水造成的经济损失高达数十亿美元。为了有效减轻洪水灾害带来的负面影响，构建一个能够准确预测洪水事件发生的模型变得至关重要。本研究旨在通过机器学习回归技术，构建并优化洪水预测模型，以期提高灾害预防和应对能力。 #### 二、研究方法概述 1. **相关性分析**：通过计算皮尔逊相关系数来评估各个指标与洪水发生之间的关系强度。此步骤帮助确定哪些因素对洪水发生的可能性有显著影响。 - **高相关性指标**：森林砍伐、滑坡、气候变化、人口得分、淤积、河流管理、地形排水、大坝质量和基础设施恶化。 - **低相关性指标**：季风强度、海岸脆弱性、侵蚀、排水系统、规划不足、城市化、流域、政策因素、无效防灾、农业实践、湿地损失。 2. **K聚类分析**：用于将洪水事件按照风险等级分为高中低三个类别，并通过CRITIC权重分析法确定每个指标的权重。随后，建立了有序逻辑回归模型，并通过准确率、召回率等指标对其性能进行了评估。 3. **模型对比与优化**：在问题三中，通过对问题二中建立的有序逻辑回归模型进行进一步分析，剔除了两个对结果贡献较小的指标，选择了五个关键指标（河流管理、气候变化、淤积、基础设施恶化、人口得分），构建了三种不同的模型（线性回归、梯度下降法线性回归、梯度提升树），并对这些模型进行了对比分析，最终选择了性能最优的梯度提升树模型。 4. **预测与验证**：利用问题三中选定的最佳模型对预测数据集进行洪水发生概率的预测，并通过S-W检验和K-S检验验证了预测结果的准确性。 #### 三、具体实施步骤 1. **问题一**：分析了各个指标与洪水发生的相关性，并绘制了热力图和柱状图以直观展示结果。 2. **问题二**： - 使用K聚类分析将洪水概率分为高中低三个等级。 - 应用CRITIC权重分析法计算各指标的权重。 - 基于上述结果构建了有序逻辑回归模型，并通过准确率、召回率等指标评估模型性能。 3. **问题三**： - 在问题二的基础上进一步优化模型，选择五个关键指标构建三种模型（线性回归、梯度下降法线性回归、梯度提升树）。 - 通过模型对比分析选择了梯度提升树作为最佳模型。 4. **问题四**：利用问题三中的最佳模型进行实际数据预测，并验证了预测结果的有效性和可靠性。 #### 四、结论与展望 通过上述研究，本文成功构建了一个基于机器学习回归的洪水预测模型。该模型不仅能够有效地预测洪水发生的概率，而且还可以为相关部门提供科学依据，以便采取更加有效的防灾减灾措施。未来的研究可以进一步探索更多影响洪水的因素，并尝试使用更先进的机器学习算法来提高预测精度。此外，还可以考虑将该模型应用于实际场景中，以评估其在真实世界中的应用效果。

水利水电工程设计，尾矿库设计、等工程必须要考虑暴雨及洪水问题，该文详细给出贵州省小流域不同面积设计暴雨洪水计算方法。

实验室技术的新发展帮助我们探索由于限制和技术限制而在过去很少了解的问题。 评估由实验室规模的裂缝性流体侵入基质引起的地层损害的此类问题之一是基质内部流体饱和度分布的可视化。 根据目前的理解，裂缝和基质之间的高毛细作用对比度会在回流过程中造成侵入相的饱和度分布不均匀，且饱和度主要集中在裂缝面上。 随着微流控技术的出现，它们的应用已变得更加可行，以可视化方式分析表面活性剂的有效性，从而减轻了入侵造成的地层损害，并了解了入侵深度对回流特征和采油率的影响。 通过我们先前的工作，我们已经成功地证明了这种新型可视化工具在研究压裂液中表面活性剂的存在及其侵入深度的因素，了解油湿压裂地层的返排效率和后期产油量方面的能力。 。 由于用于驱油的基质是实际岩石的替代模型，因此需要用常规岩心驱油实验来验证切屑驱油结果。 在当代，随着新技术的发展推动着各个行业的研究进展，必须通过可行的常规方法对结果进行比较检查，从而做出明智的决定。 在这项工作中，采用芯片驱油方法验证了芯片驱油方法的成功成功，表明了人们对微流控技术在石油采收相关领域进行更多研究的坚定信念。

龙颈水库流域洪水预报模型研究，赵建波，苏柳，龙颈水库流域湿润多雨,位于广东省榕江南河支流五经富水河上游。以西风带暴雨为主的前汛期和以台风暴雨为主的后汛期，洪量大，洪�

HEC-RAS系列模型在洪水演进模拟中的应用研究，方园皓，张行南，HEC-RAS（River Analysis System）模型是由美国陆军工程师团开发的一款模型,利用该模型可以进行河网的一维水力学演进模拟。模型所需要的河�

洪水频率分布 (FFD) 是免费软件，用于分析洪水并估计不同重现期的分位数1- 在 FFD 2.0 中，我们引入了十 (10) 个概率分布： 正态分布、对数正态分布 (2p)、Gumbel 分布Racine-Normal 分布、(GEV) 分布、Gamma 分布 (2p)、Log Pearson 3 分布、Goodrich 分布、LogNormal (3P) 和 Weibull 分布 (2p) 2-在FFD 2.1中，一些分布的参数估计方法可以是： a- 力矩法或 b- L-力矩法3-分位数的结果估计的下限和上限为 95%（古德里奇分布除外）。 4-Quantile-Quantile 图 (QQ-plot) 与相关系数 R 一起显示。 5-显示分位数和观察数据之间的均方根误差 (RMSE)。 6-回报期为：2、5 10、20、50 100、500、1000和10000年7-在excel文件

Infoworks ICM 软件 ，一维河道模型构建，计算洪水水位、流速等特征，分析洪水淹没情况 ，一维与二维地面的连接，一维河道与一维管网的连接。用于城市内涝河道、 防洪外河等等

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