Flood Prediction Using Classical and Quantum Machine Learning Models

本研究探讨了量子机器学习在改善洪水预测方面的潜力，我们聚焦于2023年德国魏珀河的日常洪水事件。我们的方法结合了经典机器学习技术和量子机器学习技术，这种混合模型利用了超定态和纠缠等量子特性，以实现更高的准确性和效率。我们基于训练时间、准确性和可扩展性比较了经典和量子机器学习模型，结果显示，量子机器学习模型具有竞争性的训练时间和更好的预测准确性。本研究标志着利用量子技术进行气候变化适应性的一步，我们强调合作和不断创新，以在实际洪水管理中实现这种模型，从而提高全球抵御洪水的韧性。

研究如何利用量子机器学习技术来提高洪水预测的准确性和效率。

将传统机器学习技术与量子机器学习技术相结合，利用量子特性如叠加和纠缠来提高洪水预测的准确性和效率。

论文使用了2023年德国Wupper River每日洪水事件的数据集，比较了传统机器学习模型和量子机器学习模型的训练时间、准确性和可扩展性。结果表明，量子机器学习模型具有竞争力的训练时间和更好的预测准确性。研究对于利用量子技术应对气候变化具有重要意义。

最近的相关研究包括“Quantum Machine Learning for Climate Change”和“Quantum Machine Learning for Weather and Climate Modeling”。