[发明专利]城市内涝的智能诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于城市防灾减灾领域，特别是一种城市内涝的智能诊断方法。

背景技术

城市内涝是指由于强降水或连续性降水超过城市排水能力致使城市内产生积水灾害的现象。近年来，伴随城市的快速发展、人类活动日益频繁和全球气候变化，城市内涝已成为影响城市经济社会可持续发展的主要问题。2010年，国家住建部曾在全国范围内组织过对351个城市的调研，发现在2008-2010年的3年间，全国有62%的城市都曾发生过内涝事件，内涝发生3次以上的城市有137个。逢大雨必涝，现在已成为很多大城市的通病。2012年7月21日北京特大暴雨，造成至少79人死亡，经济损失116.4亿元，主要积水道路63处，京广铁路南岗洼路段一度因水淹而停运。2013年长沙、西安、武汉、成都、广州、昆明、沈阳等城市均发生比较有影响的城市内涝事件，带来巨大生命财产损失。台风“菲特”使得上海、杭州、温州、宁波等城市内涝严重，特别是宁波余姚市70%以上城区被淹，市内停水停电，通讯中断，交通瘫痪，上百万人受灾。这些事件给城市的防洪除涝工作敲响了警钟。特别当发生特大暴雨，降雨强度较设计标准所假设的为大时，发生内涝的风险骤然加大。此外，如排水系统的某处，尤其是集水井等入水口，被垃圾、倒下的树木或山泥倾泻带来的泥石阻塞，排水系统便不能发挥功能。此外，当台风吹袭，潮水水位较平常为高而引发风暴潮，沿岸低洼地带也可能发生内涝。香港、北京、上海这些人口密度大、经济地位显著的大都市，一旦形成内涝，其影响更加巨大。因此，加强城市特别是大都市的内涝应对已刻不容缓。由于形成城市内涝的因素众多，目前还缺乏有效的城市内涝诊断方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种城市内涝的智能诊断方法。通过人工智能理论和水流数值模拟理论的结合，实现城市内涝的智能诊断，并保证诊断结论的可靠性。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种城市内涝的智能诊断方法包括如下步骤：

（1）运用专家系统或人工神经网络人工智能理论构建内涝黑点推理模型；

（2）通过综合模拟数学模型做成初步的诊断知识库；

（3）内涝黑点推理模型根据诊断指标值输入条件借助诊断知识库，形成一个初步诊断结果；

（4）综合模拟数学模型对诊断结果进行模拟检验，当模拟结果与诊断指标一致，这时的诊断结果即为采纳的内涝黑点，否则，对诊断结果进行修正，再通过综合模拟数学模型进行检验，直到获得一个模拟结果与诊断指标一致的诊断结果；

（5）将诊断案例作为一条知识添加进诊断知识库，用于今后提高推理模型的推理能力。

所述的对诊断结果进行修正，包括自动干预和人工干预两种形式。

本发明提出了全新的城市内涝诊断方法，具有诊断过程智能化、诊断系统安全的特点。本发明一方面可以保证城市内涝诊断结论的可靠性，另一方面随着智能诊断系统软件的多次运用，诊断知识库的知识将越来越优，伴随系统推理能力的增强系统需要干预的次数将逐渐减少，从而体现了一种智能化的特征。

附图说明

图1为城市内涝智能诊断方法的框图。

具体实施方式

如图1所示，城市内涝的智能诊断方法包括内涝黑点推理模型、综合模拟数学模型和诊断知识库三个模块。运用专家系统或人工神经网络等人工智能理论构建内涝黑点推理模型，通过综合模拟数学模型做成初步的诊断知识库，内涝黑点推理模型根据诊断指标值等输入条件借助诊断知识库，形成一个初步诊断结果，然后经过综合模拟数学模型对诊断结果进行模拟检验，当模拟结果与诊断指标一致，这时的诊断结果即为可以采纳的内涝黑点，否则，对诊断结果进行修正，再通过综合模拟数学模型进行检验，直到获得一个模拟结果与诊断指标一致的诊断结果，将诊断案例可以作为一条知识添加进诊断知识库，用于今后提高推理模型的推理能力，对诊断结果进行修正的形式包括自动干预和人工干预两种。

首先根据城市内涝模式分类和城市内涝诊断指标体系研究成果，借助综合模拟数学模型进行大量的内涝情景模拟计算机实验，构建城市内涝诊断知识库，通过学习建立城市内涝黑点推理机，运用遗传算法开发内涝诊断结果干预技术，然后进行模型集成，编写程序代码，开发城市内涝智能诊断系统软件。从而实现城市内涝的智能诊断，为城市防灾减灾体系建设提供科学技术支持，对促进城市可持续发展和保障水安全也具有重要的支撑作用。