一种基于模式库的洪水预报智能推荐方法
2025-02-28 12:39
No.1345012421303214080
技术概要
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本技术公开一种基于模式库的洪水预报智能推荐方法。首先,从历史降雨数据和历史洪水数据中挖掘降雨‑洪水关联模式,构建降雨‑洪水关联模式库:然后使用水文预报场景下的智能推荐算法,通过目标降雨特征提取、目标降雨相似性搜索、构建多层次的降雨‑洪水关联矩阵、计算推荐度等步骤,得到洪水过程推荐列表,作为当前降雨可能导致的洪水发展趋势的预报预警信息。本发明实现了基于降雨‑洪水关联模式库的洪水预报智能推荐,可以根据历史场景对当前降雨可能导致的洪水过程作出预测,为防洪防汛决策提供有力技术支撑。
背景技术
近年来,不断爆发的洪水灾害对人们的生命安全和自然环境产生了严重的威胁,也造成了巨大的财产损失。洪水的产生受水文、气象、地形等众多因素的影响,实时洪水预报具有高度的不确定性。降雨是引发洪水的主要因素之一,降雨和洪水在不同演变阶段之间存在一定的联系和规律。因此,如何将海量的降雨数据转化为有用的信息和知识,采用相似性分析和聚类方法将相似的降雨/洪水过程进行提取和分类、挖掘降雨和洪水之间的关联关系、通过智能推荐算法预测未来的洪水发展趋势,有着重要的研究意义。 水文模式定义为具有相似特征的水文过程的集合。利用历史水文数据,识别和提取相似的降雨模式和洪水模式,从而建立模式库,可以更好地分析降雨事件和洪水事件之间的关联响应关系,在水资源管理、洪水灾害风险评估等领域发挥着重要的作用。针对降雨和洪水之间的关联关系,一些研究一些研究通过构建降雨-洪水模式库分析和挖掘降雨和洪水之间的时空变化规律和因果机制,从而预测洪水的变化趋势,为洪水预报提供了新的思路。 尽管现有的基于模式库的洪水预报预测应用研究取得了较好的效果,然而,其中大部分方法都依赖于传统的结构化数据,未能充分考虑降雨的空间特征,存在一定的局限性。随着技术的不断发展,降雨数据从传统的时间序列数据逐渐扩展到降雨量图等非结构化数据的形式。基于图像特征,可以从历史降雨数据集中提取出丰富的时空特征,这对于相似雨洪过程的识别以及洪水事件的预测有着重要的意义。因此,本发明基于降雨图像特征与洪水特征,借助机器学习、数据挖掘等技术方法,针对降雨事件和洪水事件之间的关联关系,通过构建降雨-洪水模式库挖掘、查询历史上相似的降雨模式,进而挖掘出降雨可能导致的洪水过程;并将历史洪水发展过程智能推荐给用户作为相似洪水过程预报结果,为防洪防汛决策提供有力技术支撑。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
余宇峰  蔡涤非  万定生
技术所属: 河海大学
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