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通过密苏里科学技术大学研究人员的相关工作,人工智能将很快可以在洪灾时帮助交通运输部门和最早需要应对应急状况的人员确定最好的撤离路线。

该大学工程管理和系统工程系的苏珊娜·朗和史蒂夫芬·科恩斯正在利用深度学习来开发一种预测工具,将水位变化融合到易受洪水影响区域的撤离路线规划中。研究人员还利用美国地质调查局(usgs)和国家天气局(nws)的地球空间数据,以及其他公共数据资源来构建他们的预测模式。

苏珊娜·朗说:“最近密苏里州东部和密苏里河发生的洪水都可作为我们研究的目标流域。我们将利用河流上涨和其他研究人员所做的泛滥平原模拟作为深度学习的组成部分,通过开发算法来确定哪里的交通需要重新选定路线。”

研究人员将利用梅勒梅克河和密苏里流域的数据训练深度学习神经网络,确定洪水升高的幅度和速度,并根据洪水数据以及适合撤离和行驶的道路确定最佳撤离路线。“洪水升高速度可以用来模拟撤离和绕行规划模块,有助于确保社区和高速公路人员的安全,以及公共道路货物运输安全。”苏珊娜·朗说。

该项目还包含了创建选择路径的算法,可根据对现有道路及其状况的评估为撤离提供指导。人工智能可确定洪水发生时哪些路段可以行使及哪些道路可以适应撤离时的交通状况。苏珊娜·朗说:“这些模块可与当前实时降雨测量器和天气预报联系起来,提高精确度和可用性。交通运输安全部门或者灾害规划者可以利用这些研究结果,基于地球空间数据开发针对特定地区的工具和方法,制订相关规划。”

(来源:《科学研究与发展杂志》 编译:刘淑乔 责任编辑:栾菲)

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