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洪水河水水平的预测，使用集合机器学习预警系统
Amrul Faruq* 1,2，Shamsul Faisal Mohd Hussein 2，Aminaton Marto 2,3和Shahrum Shah Abdullah* 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15144 MALANG，65144 MALANG，INDONESIA 2 MALAYSIA 2 MALAYSIA-INSTICAIT INSTICE INDENTION INSTICER ENCENCOULTY，INDISIA-INSTICAIL INSTICEIT INSTICEINION ENGISTION ENGINEERION马来西亚54100马来西亚的Teknologi，马来西亚吉隆坡3号，3柔软土壤研究中心，马来西亚的86400 Batu Pahat，Malaysia，Malaysia，马来西亚86400 Batu Pahat * shahrum@utm.my摘要。洪水预测对于预警系统和减少灾害风险至关重要。然而，洪水的水位既困难又具有挑战性，因此无法通过古典时间序列的方法轻松捕获它。这项研究提出了一种新型的智能系统，将各种机器学习技术用作单个模型，包括径向基函数神经网络（RBF-NN），适应性神经模糊的推理系统（ANFIS），支持向量机（SVM）和长期短期内存网络（LSTM），以建立智能委员会的机器学习Flood Flood Flood Flooder Flood Forecasting Forecasting（ICM-Fff）。通过简单的平均方法实现的这些单个模型的组合，并使用加权平均最终的邻居（𝐾 -NN）和遗传算法（GA）进一步优化。使用马来西亚凯兰丹河的实案例研究评估了所提出的模型的有效性。结果表明，ANFI的表现优于单个模型，而基于ICML-FF的模型比任何一个人都产生了更好的准确性和最低的误差。一般而言，发现拟议的ICML-FF能够为洪水预警系统提供健全的预测模型。