【資料分析】颱風災害期間房屋損壞率預測

txmmy發表於2024-07-08

專案介紹

颱風災害期間房屋損壞率預測。該資料集來源於荷蘭紅十字會提供的510全球資料庫,包括過去二十年來菲律賓發生的12次典型颱風的資料,資料見檔案all.csv。以下是這些颱風的名稱:“Bopha”,“Goni”, “Hagupit”, “Haima”, “Haiyan”, Kalmaegi”, “Koppu”, “Melor”, “Nock-Ten”, “Rammasun”, “Sarika”和“Utor”。颱風災害資料包括1638次觀測值。
下面簡介預測目標、颱風事件相關變數、現場地形特徵和城市社會經濟指標相關的變數。其他部分變數也可由於英文單詞可推出它的含義。

指標型別 指標說明 屬性名 說明
預測目標 房屋損壞率的變數 Total.damaged.houses..rel.. 房屋損壞率
危險指標 與颱風事件相關的變數 Windspeed [km/h] 風速
Distance.to.typhoon [km]] 颱風路徑到城市中心的最短距離
Rainfall [mm] 降雨量
Distance_first_impact [km] 從颱風登陸點到城市中心的距離
Experience[-] 本次颱風前,該市所屬地區承受颱風的平均次數
現場和社會經濟指標 與現場地形特徵和城市社會經濟指標相關的變數:。只取決於市政當局,而不取決於颱風(假設它們在時間上相對穩定)。 Elevation [m] 城市的平均海拔
Slope [°] 城市的平均地形坡度
Slope_stdev [-] 城市地形坡度的標準差
Ruggedness [-] 城市的平均地形崎嶇度
Ruggedness_stdev [-] 城市地形崎嶇度的標準偏差
Population.density [hab/km2] 人口密度
Poverty.incidence [-] 貧困發生率
X..skilled.Agriculture.Forestry.Fishermen [-] 熟練的農業/林業/漁民的比例
X..strong.roof.type [-] 強屋頂型別比例
X..strong.wall.type [-] 強牆型別比例

流程

  1. 資料探索分析師
  2. 資料清洗,如異常值、缺失值、資料標準化等
  3. 特徵選擇
  4. 模型訓練

實現步驟

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