The risk of flood is affected by fa

The risk of flood is affected by factors such as land use, meteorological events, hydrology and the topology of the land. In South Africa, the geography of apartheid, as another example, is also a key factor affecting flood vulnerability since it influenced the geographic location of population sectors. Poverty encouraged settlement patterns that neglected flood risk in certain areas, especially in rural areas. The Msundusi area is one such region which has been vulnerable to flood disasters. This research explores the use of artificial neural network models to predict the onset of floods. Rainfall is considered as the primary factor influencing the likelihood of flood, and a number of artificial neural network architectures were evaluated as flood prediction models.

Kết quả (Việt) 1:

Nguy cơ lũ lụt bị ảnh hưởng bởi các yếu tố, chẳng hạn như sử dụng đất, sự kiện khí tượng, thủy văn và tô pô của các vùng đất. Tại Nam Phi, các địa lý của chủ nghĩa apartheid, như là một ví dụ khác, cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến lũ lụt dễ bị tổn thương vì nó ảnh hưởng đến vị trí địa lý của lĩnh vực dân số. Khuyến khích mô hình giải quyết rằng nguy cơ bỏ rơi lũ lụt ở các khu vực nhất định, đặc biệt là ở nông thôn nghèo. Diện tích Msundusi là một khu vực như vậy, mà đã được dễ bị lũ lụt thiên tai. Nghiên cứu này khám phá việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo các mô hình để dự đoán sự khởi đầu của lũ lụt. Lượng mưa được coi là yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng của lũ lụt, và một số kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo đã được đánh giá như lũ mô hình dự đoán.

Kết quả (Việt) 2:

Nguy cơ lũ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như sử dụng đất, hiện tượng khí tượng, thủy văn và các cấu trúc liên kết của đất. Ở Nam Phi, các địa lý của phân biệt chủng tộc, như một ví dụ khác, cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tính dễ tổn thương lũ vì nó ảnh hưởng đến vị trí địa lý của khu vực dân cư. Nghèo khuyến khích mô hình giải quyết mà bỏ quên nguy cơ lũ lụt trong khu vực nhất định, đặc biệt là ở khu vực nông thôn. Các khu vực Msundusi là một trong những khu vực như vậy mà đã được dễ bị thiên tai lũ lụt. nghiên cứu này tìm hiểu việc sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để dự đoán sự tấn công của lũ lụt. Lượng mưa được coi là nhân tố chính ảnh hưởng đến khả năng lũ lụt, và một số kiến ​​trúc mạng thần kinh nhân tạo đã được đánh giá là mô hình dự báo lũ.