| 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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| 作者姓名： | 杨梦杰 吕永鹏 东阳 |
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| 作者单位： | 上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司,上海市 200092;江苏申武先进技术研究院有限公司,江苏常州 213168;长三角绿色建筑与韧性城市产业技术联合创新中心,江苏常州 213168;上海城市排水系统工程技术研究中心,上海市 200092 |
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| 摘 要： | 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—升温一波动—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.
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| 关 键 词： | 机器学习 城市洪涝灾害 CiteSpace 文献计量 |
| 收稿时间： | 2024-03-09 |
| 修稿时间： | 2024-09-06 |
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