简介：摘要：随着极端天气频发与城市化进程的加快，城市暴雨内涝灾害逐渐成为国际“常态化”风险。本文基于机器学习方法建立城市暴雨内涝预测模型。综合考虑某地各种气象因素、地理数据以等情况，分别基于随机森林、XGBoost、KNN等方法，探究建立城市内涝预测模型。以某城市为例，开展案例研究。结果表明，采用融合模型的方法预测效果最佳。在本算例场景下，本文所建机器学习模型可实现快速的的城市内涝预测。
基于机器学习的城市内涝预测方法研究
