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Enhancing Urban Flood Resilience through Machine Learning Tools
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内容提要
本研究聚焦德黑兰第六区的城市洪水及其韧性，改进气候灾害韧性指数模型，整合2013至2022年数据，利用机器学习预测2025年韧性，为政策制定提供支持。
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关键要点
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本研究聚焦德黑兰第六区的城市洪水及其韧性问题。
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改进气候灾害韧性指数模型（CDRI），整合2013至2022年的数据。
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利用机器学习技术预测2025年的洪水韧性。
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建立动态洪水韧性模型，为政策制定者和城市规划者提供决策支持。
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洪水是常见且破坏性强的自然灾害，尤其在城市地区影响严重。
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