Random forest-based multi-hazard loss estimation using hypothetical data at seismic and tsunami monitoring networks
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a novel approach to estimate multi-hazard loss in a post-event situation, resulting from cascading earthquake and tsunami events with machine learning for the first time.The proposed methodology combines the power of random forest (RF) with data that are simulated at seismic and tsunami monitoring locations.The RF model is well-suited for predicting highly nonlinear multi-hazard loss because of its nonparametric regression and ensemble learning capabilities.The study targets the cities of Iwanuma and Onagawa in Tohoku, Japan, where seismic and tsunami monitoring networks have been deployed.To encompass a diverse range of future multi-hazard loss estimation, an RF model is constructed based on 4000 simulated earthquake events with peak ground velocity and tsunami wave amplitude captured at ground-motion monitoring sites and offshore wave monitoring sensors, respectively.The incorporation of 10 groundmotion monitoring sites and five offshore wave monitoring sensors significantly enhances the model's forecasting power, leading to a notable 60% decrease in mean squared error and 20% increase in the R 2 value compared to scenarios where no monitoring sensors are utilized.By harnessing the capabilities of RF and leveraging detailed sensing data, RF achieves R 2 values over 90%, which can contribute to enhanced disaster risk management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».