基于区块链与机器学习结合的洪水预测模型研究  

作　　者：赵鹏[1,2] 柴荣沐 袁富江 马宇群 高嘉 ZHAO Peng;CHAI Rongmu;YUAN Fujiang;MA Yuqun;GAO Jia

机构地区：[1]太原师范学院计算机科学与技术学院,山西晋中030619 [2]太原师范学院智能优化计算与区块链技术山西省重点实验室,山西晋中030619

出　　处：《信息技术与信息化》2025年第4期60-65,共6页Information Technology and Informatization

基　　金：山西省科技战略研究专项重点项目“山西省信创产业科教融汇、产教融合的模式与实施路径研究”(202304031401011)。

摘　　要：近年来,人类活动愈发频繁,深刻改变自然生态,致使极端天气与自然灾害呈高发态势,其中,洪涝灾害影响尤为突出。洪水直接威胁群众生命安全,造成溺水悲剧;洪灾过后,卫生环境恶化,又极易引发疾病传播,严重损害群众健康。这些灾害不仅给人民生命财产带来难以估量的损失,还对我国的可持续发展构成严峻挑战。文章提出一种基于MLP多层感知机与区块链技术结合的洪水预测模型,首先使用皮尔逊相关系数法对数据进行关联性分析,选取关联性强的指标,然后,基于MLP模型对洪水数据中关联性强的指标进行预测,并将数据和预测结果上传至区块链的智能合约,触发合约可靠且不可篡改的预警信息发布,及时通知相关部门和公众,同时利用区块链记录的数据对模型进行优化和更新。实验结果表明,MLP的预测精度达到82.47%,并且MLP模型输出的MAE、MSE和F1-score指标也较为可靠,模型性能稳定。

关 键 词：MLP 区块链技术 洪水预测 皮尔逊相关系数 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]