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机器学习在国内城市洪涝灾害研究中的进展与热点分析
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作者 杨梦杰 吕永鹏 东阳 《城市道桥与防洪》 2024年第10期127-132,M0013,M0014,共8页
机器学习作为一种新兴的技术方法,近年来在城市洪涝灾害研究中的应用价值不断凸显。利用文献计量可视化工具CiteSpace对1986—2024年来国内基于机器学习的城市洪涝灾害研究进行梳理与分析,揭示研究领域的整体发展脉络、研究热点及未来... 机器学习作为一种新兴的技术方法,近年来在城市洪涝灾害研究中的应用价值不断凸显。利用文献计量可视化工具CiteSpace对1986—2024年来国内基于机器学习的城市洪涝灾害研究进行梳理与分析,揭示研究领域的整体发展脉络、研究热点及未来趋势。主要结论:(1)机器学习在国内城市洪涝灾害中的研究成果数量经历平稳—升温—波动—快速上升4个阶段;(2)研究作者和研究机构呈现出一定程度的聚集;发文期刊仅约有一半的比例属于核心期刊,且CSCD与CSSCI期刊占比不高;(3)机器学习在城市洪涝灾害研究中呈现内容多样化特征,在以往洪水预报研究为主逐步向洪涝灾害风险评估为趋势转变。 展开更多
关键词 机器学习 城市洪涝灾害 CITESPACE 文献计量
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