回归预测模型 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合

前言

本文基于 Kaggle平台——洪水数据集的回归预测（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的回归预测模型。

以下是数据集中各列的描述（包括功能名称的含义）：

MonsoonIntensity（季风强度）：这一特征可能衡量该地区季风降雨的强度和频率，较高的值表示降雨强度更大，可能更频繁，这可能会导致更高的洪水风险。

TopographyDrainage（地形排水）：反映地形的自然排水能力。更好的排水能力（可能由更高的分数表示）可能表明，由于人口稠密或关键地区的水流更好，洪水风险更低。

RiverManagement（河流管理）：评估河流在防洪方面的管理情况，包括河岸、大坝和其他基础设施的维护。更高的分数可能意味着更好的管理，有可能降低洪水风险。

Deforestation（森林砍伐）：衡量影响土壤稳定性和吸水性的森林砍伐率或程度。更高的森林砍伐分数可能表明森林覆盖的损失更大，更容易受到洪水的影响。

Urbanization（城市化）：表示城市发展水平，由于不透水表面的增加，通常会降低土地吸收降雨的自然能力。城市化程度的提高可能与洪水风险的增加有关。

ClimateChange（气候变化）：　评估气候变化的影响，如降雨量增加或海平面上升，这可能会加剧洪水。得分越高可能表示更容易受到这些变化的影响。

DamsQuality（水坝质量）：　研究大坝在防洪中的状况和有效性。大坝质量差或维护不善可能导致更高的洪水风险。

Siltation（淤积）：　测量水体中淤泥堆积的程度，这会降低其管理水流的能力，增加洪水风险。

AgriculturalPractices （农业实践）：　评估农业活动对洪水风险的影响，考虑灌溉方法和土地使用等可能影响径流和土壤侵蚀的因素。

Encroachments（侵扰）：　对人类入侵洪水易发地区的程度进行评分，这可能会加剧洪水的严重性。

IneffectiveDisasterPreparedness（无效的灾难准备）：　反映了备灾计划及其实施的不足。得分越高可能表明准备工作越差，潜在的破坏和洪水恢复时间越长。

DrainageSystems（排水系统）：　评估城市和农村地区排水系统处理强降雨和水流的效率和容量。

CoastalVulnerability（海岸脆弱性）：　评估沿海地区因风暴潮、海平面上升和气旋活动等因素而发生洪水的风险。

Landslides（滑坡）：　表示山体滑坡的风险和历史，当这些天然大坝决堤时，山体滑坡会堵塞河流，并在下游造成突发洪水。

Watersheds（流域）：　评估流域的健康和管理，流域在管理水资源和减轻洪水风险方面发挥着关键作用。

DeterioratingInfrastructure（不断恶化的基础设施）：　查看与洪水管理相关的基础设施的总体状况，如下水道、桥梁和道路。恶化会阻碍有效的洪水应对。

PopulationScore（人口得分）：　测量洪水易发地区的人口密度或增长，这可能会影响洪水对人类社区的影响。

WetlandLoss（湿地流失）：　量化湿地的减少，湿地通过吸收洪水起到天然缓冲作用。

InadequatePlanning（计划不足）：　评估区域和城市规划在多大程度上整合了洪水风险管理，包括分区和土地利用政策。

PoliticalFactors（政治因素）：　考虑政治决策、治理和政策实施如何影响洪水管理实践。

FloodProbability（洪水概率）：　该结果变量基于上述因素预测洪水的可能性，可能表示为0到1之间的概率。

1 数据预处理

2 基于CNN-LSTM的回归预测模型

2.1 定义CNN-LSTM网络模型

2.2 设置参数，训练模型

50个epoch，MSE 极小，CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著，模型能够充分提取数据特征，收敛速度快，性能优越，预测精度高，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数：

• 可以适当增加CNN层数和每层通道数，微调学习率；
• 调整LSTM层数和每层神经元个数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
• 可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）

3 结果可视化和预测、模型评估

3.1 预测结果可视化

3.2 模型评估

​ 图片 ​

本文转载自 ​​建模先锋​​，作者： 小蜗爱建模