[发明专利]一种河流凌汛冰塞险情智能诊断方法

说明书

本发明公开了一种河流凌汛冰塞险情智能诊断方法，步骤依次包括凌汛冰塞险情诊断样本制作与凌汛冰塞险情诊断样本的智能诊断，即诊断样本划分、诊断指标体系构建及实测数据标准化处理；由主客观组合评价确定诊断指标权重；凌汛冰塞易发风险度计算；凌汛冰塞易发风险度等级划分；绘制凌汛冰塞险情分布图，构造凌汛冰塞险情诊断样本集；凌汛冰塞险情诊断样本训练与参数设定、凌汛冰塞险情诊断样本的智能诊断与凌汛冰塞险情诊断指标的重要性排序；本发明一种河流凌汛冰塞险情智能诊断方法采用主客观组合评价与人工智能算法相融合，具有诊断精度高、能够智能分析凌汛冰塞险情的空间分布特征及其变化规律、可进行凌汛冰塞险情诊断指标重要性排序的特点。

技术领域

本发明涉及一种河流凌汛冰塞险情智能诊断方法。

背景技术

寒区河道凌汛灾害具有致灾因子多样、孕灾环境复杂、承灾体脆弱性大等特点，凌汛冰塞险情突发性强、诊断预测难度大。目前关于河流凌汛冰塞险情的研究，更多采用的是数值模拟方法，集中在冰塞形成及演变过程模拟、冰塞壅水过程模拟及风险分析等，数值模拟方法对于冰塞演变过程数据资料的详实程度要求较高，相关资料条件不理想的情况下难以取得很高的模拟或诊断精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种河流凌汛冰塞险情智能诊断方法。

本发明一种河流凌汛冰塞险情智能诊断方法的技术方案是这样实现的：

一种河流凌汛冰塞险情智能诊断方法，依次包括下列步骤：

1、凌汛冰塞险情诊断样本制作

(1)、诊断样本划分、诊断指标体系构建及实测数据标准化处理

①、根据所研究河段地理位置和河势走向，将所研究河段平均划分为若干个小尺度诊断样本，上述诊断样本的划分原则为诊断样本内弯道需保持完整、河段长度为河宽的3～5倍；

②、建立目标层A、准则层B与指标层C三层递阶的凌汛冰塞险情诊断指标体系，上述目标层A即指凌汛冰塞易发风险度；准则层B包括热力环境B1、动力因素B2和边界条件B3；指标层C则由热力环境B1、动力因素B2和边界条件B3的各项诊断指标构成，热力环境B1诊断指标为凌汛期平均气温C1(℃)、累积负气温C2(℃)、凌汛周期C3(d)、最大冰厚C4(cm)，主要反映凌汛期气温变化因素对河流凌汛冰塞险情的影响；动力因素B2诊断指标为凌峰流量C5(m³/s)、单位河长槽蓄水增量C6(10⁵m²)、平滩流量C7(m³/s)，主要反映凌汛洪水动力条件对河流凌汛冰塞险情的驱动作用；边界条件B3诊断指标为单位河长泥沙淤积量C8(万t/km)、河相系数C9(m^1/2)、底坡比降C10(‰)、河槽弯曲系数C11、平滩河宽间距C12(m)、桥梁工程C13(座)，主要反映河道形态、河势变化及工程设施等要素对河流凌汛冰塞险情的影响；

③、收集并整理研究河段历年凌汛期实测的水文、气象及河道工程数据，以不同类型数据的多年平均值对步骤1(1)②所述指标层C各项诊断指标赋值，构建诊断样本矩阵X_N×M＝(x_ij)_N×M，式中N为诊断样本数量、M为各诊断样本对应诊断指标数量、x_ij为第i个诊断样本对应的第j项诊断指标值，利用极差变换标准化处理方法对上述诊断样本矩阵进行数据标准化处理；

(2)、由主客观组合评价确定诊断指标权重

①、根据层次分析法重要性比例标度规则，结合专家经验打分，构造步骤1(1)②所述不同诊断指标对应的递阶层次判断矩阵A_n×n＝(a_ij)_n×n，式中n为当前指标层对应诊断指标的数量，a_ij为第i项诊断指标与第j项诊断指标相对于上层诊断指标的重要性比例标度，且A_n×n满足一致性检验标准；