一种基于机器学习技术的城市内涝预测方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119106760A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202411099486.9

    申请日:2024-08-12

    Abstract: 一种基于机器学习技术的城市内涝预测方法、电子设备及存储介质,属于城市内涝预测技术领域。为解决城市内涝预测中存在的准确性和时效性不足的问题,本发明包括从环境监测数据中提取暴雨致涝数据,构建数学模型,并对采集的暴雨致涝数据进行预处理;采用基于边缘剥离聚类算法,分析潜在集群的分层结构,以迭代方式估计边界点,并将其与内层点关联,去除暴雨致涝数据中的干扰点,得到去除干扰点后的暴雨致涝数据;设计YJ‑MICPCA算法进行暴雨致涝数据的主特征提取;构建CNN城市内涝预测模型,然后利用主特征提取后的暴雨致涝数据对CNN城市内涝预测模型进行训练,得到训练好的CNN城市内涝预测模型,用于对城市内涝进行预测。

    一种排水管网缺陷隐患风险评估方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117495093B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202311478702.6

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 一种排水管网缺陷隐患风险评估方法、电子设备及存储介质,属于排水管网缺陷评估技术领域。为解决常规管网缺陷评估结果表达不直观、数据不平衡的问题,本发明对排水管网多源数据,进行数据整理得到排水管网多源数据集;定义排水管网缺陷隐患风险变量因子,构建排水管网缺陷隐患风险变量因子评估模型;构建排水管网缺陷隐患风险分级评估模型,设定排水管网缺陷隐患风险等级矩阵,确定排水管网缺陷隐患风险等级标准;计算排水管网缺陷管段的隐患风险危害值,构建排水管网缺陷隐患风险库;对构建的排水管网缺陷隐患风险库自动渲染生成排水管网缺陷隐患风险分级统计专题图。本发明更高效地指导管网运管单位制定管网修复或养护方案与计划。

    一种排水管网缺陷隐患风险评估方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117495093A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311478702.6

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 一种排水管网缺陷隐患风险评估方法、电子设备及存储介质,属于排水管网缺陷评估技术领域。为解决常规管网缺陷评估结果表达不直观、数据不平衡的问题,本发明对排水管网多源数据,进行数据整理得到排水管网多源数据集;定义排水管网缺陷隐患风险变量因子,构建排水管网缺陷隐患风险变量因子评估模型;构建排水管网缺陷隐患风险分级评估模型,设定排水管网缺陷隐患风险等级矩阵,确定排水管网缺陷隐患风险等级标准;计算排水管网缺陷管段的隐患风险危害值,构建排水管网缺陷隐患风险库;对构建的排水管网缺陷隐患风险库自动渲染生成排水管网缺陷隐患风险分级统计专题图。本发明更高效地指导管网运管单位制定管网修复或养护方案与计划。

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