申请/专利权人：上海网波软件股份有限公司

申请日：2023-04-03

公开（公告）日：2023-08-11

公开（公告）号：CN116578931A

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G06F18/214;G01W1/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.29#实质审查的生效;2023.08.11#公开

摘要：本发明提供了基于Bagging‑XGB模型的城市内涝积水的预测方法，属于预测方法技术领域。本发明包括：a建立积水区域与降雨监测站和泵站之间的拓扑关系；b获取全市范围内积水、降雨监测数据、泵站运行、雨水排水管道数据，并根据步骤a的拓扑关系，得到积水区域数据并判断降雨是否引发积水，建立模型训练数据；c平衡数据分布，划分为训练集与验证集数据；d使用训练集数据训练Bagging‑XGB模型；e使用验证集数据验证模型的准确率与召回率，评价模型的泛化能力。本发明通过易采集的数据，无需高精度数据依赖，可同时预测大范围内的内涝积水情况，能在雨前快速计算出易积水的区域，多模型融合的方法，减少模型错误预测时的风险，减少外界不稳定因素的干扰。

主权项：1.一种基于Bagging-XGB模型的城市内涝积水的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：a建立积水区域与降雨监测站之间的拓扑关系，建立积水区域与泵站之间的拓扑关系；b获取全市范围内积水监测数据、降雨监测数据、泵站运行数据、雨水排水管道数据，并根据步骤a建立的拓扑关系，得到积水区域的降雨过程、泵站运行过程、积水区域对应的雨水排水管道数据，并判断降雨是否引发积水，以此建立模型训练数据；c平衡数据分布，对正负样本进行重采样，并按照比例划分为训练集与验证集数据；d使用训练集数据训练Bagging-XGB模型，根据训练误差修正Bagging-XGB模型参数；e使用验证集数据验证模型的准确率与召回率，评价模型的泛化能力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海网波软件股份有限公司 一种基于Bagging-XGB模型的城市内涝积水的预测方法

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