Cortana 智能套件正在帮助预测洪水并改善公共安全

德克萨斯大学的研究人员与其他研究人员、联邦机构、商业合作伙伴和急救人员合作创建了国家洪水互操作性实验 (NFIE)。 他们正在使用 Microsoft Azure 和 Cortana Intelligence Suite 为国家洪水数据建模和绘图系统构建原型。 NFIE 的目标包括数据标准化、展示可扩展的解决方案，以及帮助缩小国家洪水预报和地方应急响应之间的差距。

阿拉斯加大学费尔班克斯分校的博士生 Tim Petty 想要解决“洋葱溪问题”，以及当流量测量仪失效时我们可以做些什么来估计洪水水位。 于是 SHEM 项目开始了。

使用机器学习 (SHEM) 的流量水文估计是 Cortana Intelligence Suite 实验，它创建一个预测模型，当流量仪表出现故障时，该模型可以充当代理流量数据。 并且由于机器学习能力，它甚至可以在没有实际流量表的情况下估计流量水平。

SHEM 与大多数现有模型不同，因为它不依赖于流量测量仪之间的距离及其位置属性，而是仅基于机器学习来处理历史排放模式并解释大量复杂的水文数据。 这种“训练”使 SHEM 准备好预测给定位置和时间的流量信息，因为它受到多变量属性（例如，河流类型、储层类型、降水量以及地表和地下流量条件）的影响。

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