基于机器学习的应急事件安全风险评估与预测方法研究

本文旨在解决应急事件安全风险评估与预测中存在的实时性差、准确性不足等问题。提出了一种基于机器学习的方法,通过数据预处理、特征工程、模型选择与训练等环节,构建多种机器学习模型,实现地震烈度分类、台风灾害损失估计、森林火灾蔓延预测等任务。实验结果表明,该方法在多个数据集上优于传统方法,准确率、精确率等指标有明显提升,平均绝对误差、均方根误差等显著降低。