申请/专利权人：丹华水利环境技术(上海)有限公司

申请日：2020-12-08

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN112528563B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/214;G06Q10/04;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2021.04.06#实质审查的生效;2021.03.19#公开

摘要：本发明涉及一种基于SVM算法的城市内涝预警方法，包括以下步骤：S1：获取待预警区域的基础数据，构建城市内涝数学机理模型；S2：对城市内涝数学机理模型进行率定验证；S3：利用通过率定验证的城市内涝数学机理模型，提取SVM算法样本；S4：构建基于SVM算法的城市内涝人工智能模型，并利用SVM算法样本进行模型训练、测试和交叉验证，得到满足评价指标的城市内涝人工智能模型；S5：将实时降雨和水位数据输入满足评价指标的城市内涝人工智能模型，得到积水模拟结果，并根据设定的积水水位预警值，实现城市内涝预警，与现有技术相比，本发明具有时效性高等优点。

主权项：1.一种基于SVM算法的城市内涝预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待预警区域的基础数据，构建城市内涝数学机理模型；S2：对城市内涝数学机理模型进行率定验证；S3：利用通过率定验证的城市内涝数学机理模型，提取SVM算法样本；S4：构建基于SVM算法的城市内涝人工智能模型，并利用SVM算法样本进行模型训练、测试和交叉验证，得到满足评价指标的城市内涝人工智能模型；S5：将实时降雨和水位数据输入满足评价指标的城市内涝人工智能模型，得到积水模拟结果，并根据设定的积水水位预警值，实现城市内涝预警；所述的步骤S3具体包括：S31：利用城市内涝数学机理模型生成多种模拟工况；S32：通过提取城市内涝数学机理模型不同边界条件所对应的地面积水结果，得到不同模拟工况下的积水结果；S33：根据预警时间跨度以及预警频率，对边界条件所在的时间序列进行相应的滑动切割，获取切割样本；S34：提取每一切割样本的统计特征信息，构建SVM算法样本；所述的模拟工况包括不同致灾因素所生成的模拟工况，具体包括不同强度等级的降雨、不同高度的排口河道水位以及二者组合下的模拟工况；所述的预警时间跨度包括前算期和预警期的总时长；所述的切割样本的统计信息包括切割样本的峰值、平均值和方差。

全文数据：

权利要求：

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