[发明专利]基于机器学习的城市内涝积水点积水过程预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110786173.0 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113408211B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 徐卫红;王杉;高建标;张念强;俞茜;李娜;韩松;王静;王艳艳;丁志雄 | 申请（专利权）人： | 中国水利水电科学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/26;G06N20/00;G06F113/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 何凡 |
| 地址： | 100044 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的城市内涝积水点积水过程预测方法及系统，包括根据积水监测站点的历史积水过程数据和临近降雨监测站点的历史降雨过程数据，构建积水过程与降雨过程相关的城市内涝积水点积水过程预测模型；分别计算积水监测站点上的实时降雨过程数据和定量预报降雨过程数据；将定量预报降雨过程数据与实时降雨过程数据拼接，得到积水监测站点上的实时和预报降雨过程数据；基于实时和预报降雨过程数据，利用构建的城市内涝积水点积水过程预测模型进行城市内涝积水点积水过程预测。本发明具有操作简单、建模速度快，计算效率高，预测精度高等优点，能够实现准确有效的积水预测，有助于城市内涝应急防治。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 城市 内涝 积水 过程 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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