Explainable Flood Prediction Using Hybrid Deep Learning, GIS, and Explainable AI for Climate-Resilient Disaster Management
Este estudio propone un marco de predicción de inundaciones explicable que integra SIG, un modelo de aprendizaje profundo híbrido LSTM-XGBoost y técnicas de XAI (SHAP y LIME) para ofrecer un soporte de decisiones preciso, transparente y orientado a políticas para la gestión de desastres con resiliencia climática.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
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