[发明专利]一种基于支持向量机的泥石流灾害降雨阈值自动划分方法

说明书

本发明提供了一种基于支持向量机的泥石流灾害降雨阈值自动划分方法，涉及泥石流防治工程领域。方法包括：构建区域泥石流灾害及降雨资料数据库；计算并输出降雨历时和平均降雨强度参数；得到诱发泥石流灾害对应的降雨历时和平均降雨强度；根据支持向量机算法构建模型，得到优化后的泥石流启动临界降雨阈值I‑D模型并输出图件及对应的阈值结果；利用一组降雨强度‑降雨历时检验数据，验证所述I‑D模型的准确性。本发明利用支持向量机的机器分类方法划分降雨阈值，提高阈值模型准确性及可靠性，为泥石流灾害预测预报及监测预警提供科学指导，实用性较强。

技术领域

本发明涉及泥石流防治工程领域，尤其涉及一种基于支持向量机的泥石流灾害降雨阈值自动划分方法。

背景技术

目前，国内外确定降雨诱发泥石流临界值的方法大致可分为两种方法。一种是物理模型法，即通过研究泥石流灾害的形成机理，建立泥石流运动过程的物理模型，计算出泥石流启动所需的降雨条件。另一种则是基于统计分析方法，对以往诱发泥石流的降雨资料进行统计分析，得到研究区域的降雨阈值，并将这些经验关系式作为降雨诱发泥石流灾害预测预报的依据。

由于统计分析法对统计数据的来源、数量、可靠性依赖程度大，而大多数研究并没有建立起一套系统全面的泥石流数据搜集方法，只是针对几次特定的泥石流事件统计。此外，不同的学者在研究阈值时对降雨数据的雨场分割选用的降雨参数及标准各不相同，造成不同方法之间难以相互比较和推广。在对降雨数据进行雨场分割时，传统方法主要依赖经验手动进行降雨数据分割，主观性较强。纵观近几年与泥石流降雨阈值相关发明专利，并没有人从统计分析法的角度提出一种可靠、高效的泥石流降雨阈值计算机自动划分方法。

发明内容

本发明提供的一种基于支持向量机的泥石流灾害降雨阈值自动划分方法，解决了传统泥石流降雨阈值研究中降雨数据搜集困难、收集方法单一、人工手动雨场分割费时费力、人为划分所得降雨阈值曲线主观因素干扰大、预测准确率低等问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于支持向量机的泥石流灾害降雨阈值自动划分方法，包括以下步骤：

S1：以区域为单元，收集该区域内典泥石流事件及对应的降雨资料，构建区域泥石流灾害及降雨资料数据库；

S2：对所述数据库中降雨时间序列数据进行预处理，采用合适的雨场划分标准来确定降雨起始点，通过编写代码实现自动划分雨场，计算并输出降雨历时和平均降雨强度等参数；

S3：结合泥石流灾害发生流域的空间位置，采用相应的筛选标准确定对应的降雨监测站点，得到诱发泥石流灾害对应的降雨历时和平均降雨强度；

S4：分别统计得到所述数据库中所有诱发泥石流灾害及未诱发泥石流灾害的降雨历时和平均降雨强度；

S5：根据支持向量机算法构建模型，对诱发及未诱发泥石流的降雨历时和平均降雨强度参数进行划分，并通过模型训练、交叉验证以及参数寻优等步骤，得到优化后的泥石流启动临界降雨阈值I-D模型并输出图件及对应的阈值结果；

S6：利用一组降雨强度-降雨历时检验数据，输入到所述I-D模型中，判断该组降雨强度-降雨历时检验数据下泥石流灾害是否发生，并与实际情况进行对比，验证所述I-D模型的准确性。

可选地，其特征在于，

所述区域泥石流灾害及降雨资料数据库包括如下项目：

a：泥石流灾害发生时间，坐标位置；

b：泥石流灾害区域范围内的小时雨量监测数据，雨量监测设备坐标位置。

可选地，其特征在于，对降雨监测时间序列数据进行预处理，包括如下步骤：

步骤V1：根据Matlab构建连续时间序列，起始时间T0为数据库中所有降雨数据的起始时间，Tf为数据库中所有降雨数据的终止时间，dt设置为1h；