[发明专利]一种基于神经网络的城市内涝预测方法有效
| 申请号： | 201910885437.0 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110738355B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 戴卫军;蔡智明;唐燕妮;陈传毅;关兆坚;张泽宇;黄雪飞 | 申请（专利权）人： | 河源职业技术学院;澳门城市大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/0499;G06N3/045 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 王永文;刘文求 |
| 地址： | 517000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的城市内涝预测方法，该方法包括步骤：将待测时序特征数据输入已训练的时序特征预测模型,所述时序特征预测模型输出时序特征预测结果；其中，所述时序特征预测结果为所述待测时序特征数据下一时刻的预测时序特征数据；将所述预测时序特征数据与空间特征数据融合，以得到待测时空特征数据；将所述待测时空特征数据输入已训练的内涝预测模型，所述内涝预测模型输出待测内涝点内涝程度的等级预测结果。本发明实现了内涝点下一时刻的内涝程度预测和预报，具有精度高、响应速度快以及预测准确的优点，在沿海城市防洪减灾和智慧城市风险应急管理中具有极大地应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 城市 内涝 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的城市内涝预测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：/n将待测时序特征数据输入已训练的时序特征预测模型,所述时序特征预测模型输出时序特征预测结果；其中，所述时序特征预测结果为所述待测时序特征数据下一时刻的预测时序特征数据；/n将所述预测时序特征数据与空间特征数据融合，以得到待测时空特征数据；/n将所述待测时空特征数据输入已训练的内涝预测模型，所述内涝预测模型输出待测内涝点内涝程度的等级预测结果。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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