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。

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