前言

本文基于 Kaggle平臺——洪水數據集的回歸預測（文末附數據集），介紹一種基于CNN-LSTM網絡的回歸預測模型。

以下是數據集中各列的描述（包括功能名稱的含義）：

MonsoonIntensity（季風強度）：這一特征可能衡量該地區季風降雨的強度和頻率，較高的值表示降雨強度更大，可能更頻繁，這可能會導致更高的洪水風險。

TopographyDrainage（地形排水）：反映地形的自然排水能力。更好的排水能力（可能由更高的分數表示）可能表明，由于人口稠密或關鍵地區的水流更好，洪水風險更低。

RiverManagement（河流管理）：評估河流在防洪方面的管理情況，包括河岸、大壩和其他基礎設施的維護。更高的分數可能意味著更好的管理，有可能降低洪水風險。

Deforestation（森林砍伐）：衡量影響土壤穩定性和吸水性的森林砍伐率或程度。更高的森林砍伐分數可能表明森林覆蓋的損失更大，更容易受到洪水的影響。

Urbanization（城市化）：表示城市發展水平，由于不透水表面的增加，通常會降低土地吸收降雨的自然能力。城市化程度的提高可能與洪水風險的增加有關。

ClimateChange（氣候變化）：　評估氣候變化的影響，如降雨量增加或海平面上升，這可能會加劇洪水。得分越高可能表示更容易受到這些變化的影響。

DamsQuality（水壩質量）：　研究大壩在防洪中的狀況和有效性。大壩質量差或維護不善可能導致更高的洪水風險。

Siltation（淤積）：　測量水體中淤泥堆積的程度，這會降低其管理水流的能力，增加洪水風險。

AgriculturalPractices （農業實踐）：　評估農業活動對洪水風險的影響，考慮灌溉方法和土地使用等可能影響徑流和土壤侵蝕的因素。

Encroachments（侵擾）：　對人類入侵洪水易發地區的程度進行評分，這可能會加劇洪水的嚴重性。

IneffectiveDisasterPreparedness（無效的災難準備）：　反映了備災計劃及其實施的不足。得分越高可能表明準備工作越差，潛在的破壞和洪水恢復時間越長。

DrainageSystems（排水系統）：　評估城市和農村地區排水系統處理強降雨和水流的效率和容量。

CoastalVulnerability（海岸脆弱性）：　評估沿海地區因風暴潮、海平面上升和氣旋活動等因素而發生洪水的風險。

Landslides（滑坡）：　表示山體滑坡的風險和歷史，當這些天然大壩決堤時，山體滑坡會堵塞河流，并在下游造成突發洪水。

Watersheds（流域）：　評估流域的健康和管理，流域在管理水資源和減輕洪水風險方面發揮著關鍵作用。

DeterioratingInfrastructure（不斷惡化的基礎設施）：　查看與洪水管理相關的基礎設施的總體狀況，如下水道、橋梁和道路。惡化會阻礙有效的洪水應對。

PopulationScore（人口得分）：　測量洪水易發地區的人口密度或增長，這可能會影響洪水對人類社區的影響。

WetlandLoss（濕地流失）：　量化濕地的減少，濕地通過吸收洪水起到天然緩沖作用。

InadequatePlanning（計劃不足）：　評估區域和城市規劃在多大程度上整合了洪水風險管理，包括分區和土地利用政策。

PoliticalFactors（政治因素）：　考慮政治決策、治理和政策實施如何影響洪水管理實踐。

FloodProbability（洪水概率）：　該結果變量基于上述因素預測洪水的可能性，可能表示為0到1之間的概率。

1 數據預處理

2 基于CNN-LSTM的回歸預測模型

2.1 定義CNN-LSTM網絡模型

2.2 設置參數，訓練模型

50個epoch，MSE 極小，CNN-LSTM回歸預測模型預測效果顯著，模型能夠充分提取數據特征，收斂速度快，性能優越，預測精度高，適當調整模型參數，還可以進一步提高模型預測表現。

注意調整參數：

• 可以適當增加CNN層數和每層通道數，微調學習率；
• 調整LSTM層數和每層神經元個數，增加更多的 epoch （注意防止過擬合）
• 可以改變滑動窗口長度（設置合適的窗口長度）

3 結果可視化和預測、模型評估

3.1 預測結果可視化

3.2 模型評估

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本文轉載自 ??建模先鋒??，作者： 小蝸愛建模