申请/专利权人：中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心)

申请日：2022-11-18

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116523089B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q10/0639;G06Q50/26;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.08.18#实质审查的生效;2023.08.01#公开

摘要：本发明提供一种用于公路交通的降雨致灾风险预报方法、装置、电子设备与存储介质，方法包括：基于目标公路的初始指标体系，进行共线性分析，得到目标公路的可选指标；将目标公路的可选指标输入预先训练的重要性确定模型，得到目标公路的可用指标；将目标公路的可用指标输入预先训练的风险评估模型，得到目标公路的风险值；基于目标公路的风险值，得到目标公路的风险等级。本发明通过共线性分析和分类回归树梳理，对初始指标进行两次筛选得到可用指标，再经过风险预测模型，进而得到目标公路的风险等级，使得整个风险预测过程的指标筛选更加客观准确、预测路径更加明确，取得了更加精准科学的风险预测结果。

主权项：1.一种用于公路交通的降雨致灾风险预报方法，其特征在于，包括：基于目标公路的初始指标体系，进行共线性分析，将具有显著共线性的初始指标会予以剔除，仅保留与因变量相关性最强的一个，得到目标公路的可选指标；将所述目标公路的可选指标输入预先训练的重要性确定模型，得到目标公路的可用指标，包括：重要性确定模型包括解释率层和确定层，将所述目标公路的可选指标输入解释率层，得到各个可选指标的解释率；其中，所述解释率是一个用于表示对因变量的贡献大小的数值，所述因变量包括公路交通阻断、缓滞和事故；将所述各个可选指标的解释率输入确定层，得到目标公路的可用指标；其中，所述重要性确定模型是基于分类回归树CART模型由样本公路的可选指标训练得到的；将所述目标公路的可用指标输入预先训练的风险评估模型，得到目标公路的风险值，包括：风险评估模型包括测量层和结构层；将所述目标公路的可用指标输入测量层，并结合各个可用指标的载荷系数，得到目标公路的潜变量；将所述目标公路的潜变量输入结构层，并结合各个潜变量的路径系数，得到目标公路的风险值；其中，所述风险评估模型是基于结构方程模型SEM由样本公路的可用指标训练得到的；基于所述目标公路的风险值，得到目标公路的风险等级。

全文数据：

权利要求：

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