Implementing a GRU Neural Network for Flood Prediction in Ashland City, Tennessee

这篇文章介绍了田纳西州阿什兰德城（Ashland City）位于下康伯兰梧桐（Lower Cumberland Sycamore）流域内，由于上游水位升高而极易发生洪水。该研究旨在利用流域内10个美国地质调查局（USGS）观测站的30分钟间隔水位数据，开发一个强大的城市洪水预测模型。使用了门控循环单元（GRU）网络，该网络以其有效处理顺序时间序列数据的能力而闻名。该模型使用为期一年的数据集（2021年1月至2022年1月）进行了训练、验证和测试，并使用统计指标（包括纳什-萨克利夫效率（NSE）、均方根误差（RMSE）、百分偏差（PBIAS）、平均绝对误差（MAE）和确定系数（R^2））进行了性能评估。结果表明，该模型具有高度的准确性，能够解释数据变异的98.2%。尽管预测值和观测值之间存在轻微差异，但GRU模型证明是阿什兰德城洪水预测的有效工具，具有增强该城市灾害应对和响应工作的潜力。

本论文旨在为田纳西州阿什兰市开发一个强大的洪水预测模型，利用来自流域内十个USGS测站的水位数据，以解决由上游水位上升导致的洪水问题。

本文使用门控循环单元（GRU）网络，该网络能够有效地处理时序数据，训练、验证和测试了模型，并使用统计指标（如Nash-Sutcliffe效率、均方根误差、百分偏差、平均绝对误差和确定系数）评估了其性能。结果表明，该模型具有高度的准确性，并且能够有效地预测阿什兰市的洪水情况。

本文的亮点包括使用GRU网络处理时序数据，以及在田纳西州阿什兰市开发一个强大的洪水预测模型。实验使用了来自十个USGS测站的水位数据，并评估了模型的性能。该模型可以提高阿什兰市的灾害准备和响应能力。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如基于机器学习的洪水预测模型、基于遥感数据的洪水预测模型等。