本發(fā)明屬于災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，具體地說(shuō)是一種多源數(shù)據(jù)融合的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加速，城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害已成為全球各大城市面臨的重要挑戰(zhàn)之一，由于氣候變化、城市排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)不足、極端天氣事件的增加以及城市化進(jìn)程帶來(lái)的土地覆蓋變化，城市內(nèi)澇頻發(fā)，造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失、交通中斷及公共安全問題，特別是次生災(zāi)害，如交通事故、電力中斷和水污染等，往往加劇了災(zāi)害的影響。

2、為了更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，開發(fā)高效的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)變得尤為重要，這些系統(tǒng)通常通過(guò)實(shí)時(shí)采集、處理和分析各種來(lái)源的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)災(zāi)害的發(fā)生并發(fā)出預(yù)警，然而，現(xiàn)有的城市內(nèi)澇及災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)在數(shù)據(jù)獲取、融合、預(yù)測(cè)和應(yīng)急響應(yīng)等方面還存在若干不足和挑戰(zhàn)，具體如下：

3、1、現(xiàn)有的大多數(shù)城市內(nèi)澇及災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)主要依賴單一的數(shù)據(jù)源，難以實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源的有效整合，尤其是城市內(nèi)澇預(yù)警需要綜合考慮氣象、地理、交通、排水系統(tǒng)及社會(huì)反饋等多方面因素，但這些數(shù)據(jù)往往分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)或平臺(tái)中，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以有效共享，形成信息孤島，因此，系統(tǒng)在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和時(shí)效性方面受限；

4、數(shù)據(jù)融合與分析能力不足，盡管近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，但當(dāng)前的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)在多源數(shù)據(jù)融合方面仍然存在挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的融合算法通常側(cè)重于簡(jiǎn)單的加權(quán)平均或基于規(guī)則的方法，未能充分考慮數(shù)據(jù)之間復(fù)雜的相互關(guān)系和依賴性，此外，融合過(guò)程中未能充分利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的交互作用，也使得模型的預(yù)測(cè)能力不足，尤其是在復(fù)雜的災(zāi)害情景下，往往難以準(zhǔn)確評(píng)估災(zāi)害的發(fā)生概率和影響范圍；

5、2、災(zāi)害預(yù)測(cè)模型的精度和魯棒性不足，盡管現(xiàn)有的災(zāi)害預(yù)測(cè)系統(tǒng)中引入了機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行災(zāi)害預(yù)測(cè)，但現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型通常局限于對(duì)單一數(shù)據(jù)源的處理，缺乏對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理后的綜合評(píng)估，因此，這些模型在極端氣候或?yàn)?zāi)害突發(fā)情況下的表現(xiàn)往往不穩(wěn)定，預(yù)測(cè)精度和魯棒性較低，導(dǎo)致預(yù)警的可靠性和及時(shí)性受到影響。

6、因此，針對(duì)上述問題提出一種多源數(shù)據(jù)融合的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問題

2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種多源數(shù)據(jù)融合的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)，用于解決背景技術(shù)中提出的問題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種多源數(shù)據(jù)融合的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)包括：

5、數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)收集多個(gè)來(lái)源的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害相關(guān)數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括但不限于氣象數(shù)據(jù)、降雨量數(shù)據(jù)、地面水位數(shù)據(jù)、城市排水系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史內(nèi)澇事件數(shù)據(jù)以及地理信息數(shù)據(jù)；

6、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、缺失值填充及歸一化處理；

7、數(shù)據(jù)融合模塊，用于將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以生成綜合的城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；

8、災(zāi)害預(yù)測(cè)模塊，根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)城市內(nèi)澇及其導(dǎo)致的次生災(zāi)害發(fā)生的概率及嚴(yán)重程度；

9、預(yù)警發(fā)布模塊，根據(jù)所述災(zāi)害預(yù)測(cè)模塊生成預(yù)警信息，并通過(guò)多種方式向相關(guān)部門和公眾發(fā)布預(yù)警信息；

10、應(yīng)急響應(yīng)模塊，用于根據(jù)預(yù)警信息等級(jí)提供響應(yīng)措施，包括疏散路線規(guī)劃、交通管制、資源調(diào)度、災(zāi)后恢復(fù)。

11、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括以下功能：

12、數(shù)據(jù)清洗，多源數(shù)據(jù)包含重復(fù)的記錄，特別是在多個(gè)監(jiān)測(cè)設(shè)備或數(shù)據(jù)源同時(shí)收集數(shù)據(jù)的情況下，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊應(yīng)能夠檢測(cè)并刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)；

13、數(shù)據(jù)去噪，通過(guò)去除數(shù)據(jù)中的噪聲來(lái)提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量，確保后續(xù)分析、建模或決策的準(zhǔn)確性；

14、缺失值填充，在數(shù)據(jù)集中，會(huì)存在缺失值，這些缺失值是由于數(shù)據(jù)采集失敗、傳輸問題或設(shè)備故障，使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值；

15、歸一化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)統(tǒng)一的尺度或范圍，以消除不同特征之間的量綱差異。

16、優(yōu)選的，所述多源數(shù)據(jù)融合的層次包括：

17、數(shù)據(jù)層融合，直接對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整合；

18、特征層融合，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取各數(shù)據(jù)源特征；再對(duì)各數(shù)據(jù)源的特征進(jìn)行融合；

19、決策層融合，各數(shù)據(jù)源的獨(dú)立決策結(jié)果進(jìn)行融合；

20、多源數(shù)據(jù)融合算法包括：

21、加權(quán)平均法，根據(jù)各數(shù)據(jù)源的可靠性分配權(quán)重，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和；

22、卡爾曼濾波，基于狀態(tài)空間模型，通過(guò)遞歸估計(jì)優(yōu)化融合結(jié)果；

23、d-s證據(jù)理論，通過(guò)基本概率分配和證據(jù)組合規(guī)則處理不確定性；

24、深度學(xué)習(xí)方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系；

25、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)條件概率分布表示變量間的依賴關(guān)系，進(jìn)行概率推理；

26、數(shù)據(jù)融合模塊采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)熵權(quán)法、層次分析法動(dòng)態(tài)分配權(quán)重，確保高價(jià)值數(shù)據(jù)源獲得更高權(quán)重，自動(dòng)調(diào)整不同數(shù)據(jù)源的權(quán)重，以提升災(zāi)害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和靈活性。

27、優(yōu)選的，所述災(zāi)害預(yù)測(cè)模塊采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害的發(fā)生概率預(yù)測(cè)。

28、優(yōu)選的，所述預(yù)警發(fā)布模塊通過(guò)智能決策系統(tǒng)自動(dòng)選擇適合的預(yù)警級(jí)別，并根據(jù)災(zāi)害類型調(diào)整預(yù)警內(nèi)容和發(fā)布方式；

29、智能決策系統(tǒng)是一種融合人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)工程等先進(jìn)技術(shù)，為決策者提供科學(xué)化、智能化決策支持的計(jì)算系統(tǒng)；

30、智能決策系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)：

31、數(shù)據(jù)層：

32、數(shù)據(jù)采集與整合：集成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)etl技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化；

33、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理：采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或?qū)崟r(shí)流處理框架存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

34、模型層：

35、機(jī)器學(xué)習(xí)模型：基于監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)與優(yōu)化模型；

36、知識(shí)圖譜：通過(guò)實(shí)體-關(guān)系建模整合領(lǐng)域知識(shí)，支持語(yǔ)義推理與關(guān)聯(lián)分析；

37、仿真與優(yōu)化引擎：采用蒙特卡洛模擬、線性規(guī)劃算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；

38、決策層：

39、決策規(guī)則引擎：基于規(guī)則推理或案例推理，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策；

40、多準(zhǔn)則決策分析：支持層次分析法，輔助處理復(fù)雜決策問題。

41、優(yōu)選的，所述應(yīng)急響應(yīng)模塊包括實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，根據(jù)災(zāi)害發(fā)生后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋，自動(dòng)調(diào)整應(yīng)急響應(yīng)策略和資源調(diào)度方案。

42、優(yōu)選的，所述災(zāi)害預(yù)測(cè)模塊還包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和模擬模塊，用于模擬不同災(zāi)害情景下的后果，以幫助決策者制定應(yīng)急措施。

43、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)還包括災(zāi)害評(píng)估和災(zāi)后恢復(fù)模塊，用于根據(jù)城市內(nèi)澇和次生災(zāi)害發(fā)生后的損失數(shù)據(jù)，評(píng)估災(zāi)害影響并提出恢復(fù)方案。

44、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊還包括傳感器網(wǎng)絡(luò)，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地面水位、降雨強(qiáng)度及其他關(guān)鍵指標(biāo)。

45、一種多源數(shù)據(jù)融合的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警方法，步驟包括：

46、s1：通過(guò)氣象站、衛(wèi)星、雷達(dá)獲取降雨量、氣溫、濕度等信息，獲取河流、湖泊及地下水位的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備獲取城市排水系統(tǒng)的工作狀態(tài)，通過(guò)城市交通管理平臺(tái)獲取交通流量、積水位置、路段狀況等，從社交平臺(tái)獲取市民上傳的內(nèi)澇照片、視頻或文本信息，通過(guò)衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)或地面測(cè)量獲取城市地理信息；

47、s2：清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和格式化數(shù)據(jù)，以保證不同來(lái)源數(shù)據(jù)能夠在同一平臺(tái)上有效融合；

48、s3：通過(guò)不同的數(shù)據(jù)融合方法，生成一個(gè)全局的、可靠的城市內(nèi)澇和次生災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)模型；

49、s4：基于融合后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)測(cè)災(zāi)害發(fā)生的性和影響范圍；

50、s5：通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，生成災(zāi)害預(yù)警信息并向相關(guān)部門和公眾發(fā)布；

51、s6：在災(zāi)害發(fā)生后，協(xié)調(diào)應(yīng)急響應(yīng)，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化；

52、s7：通過(guò)災(zāi)后分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的反饋，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)融合和預(yù)測(cè)模型，提升系統(tǒng)的精度和魯棒性。

53、有益效果

54、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種多源數(shù)據(jù)融合的城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)，具備以下有益效果：

55、1、該發(fā)明，通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合，該系統(tǒng)能夠?qū)?lái)自不同數(shù)據(jù)源的信息進(jìn)行整合，消除單一數(shù)據(jù)源存在的誤差和偏差，從而提高對(duì)城市內(nèi)澇及次生災(zāi)害發(fā)生的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和精度,這使得系統(tǒng)能夠更早、更精準(zhǔn)地識(shí)別災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

56、2、該發(fā)明，通過(guò)實(shí)時(shí)采集多源數(shù)據(jù)，能夠即時(shí)反映城市內(nèi)澇狀況，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的快速處理和分析，能夠在災(zāi)害發(fā)生前提供動(dòng)態(tài)預(yù)警，使政府和公眾可以及時(shí)獲得預(yù)警信息，從而有效地采取應(yīng)急措施，減少災(zāi)害損失。

57、3、該發(fā)明，將氣象數(shù)據(jù)、地理信息、排水系統(tǒng)狀態(tài)多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合，提供了一個(gè)集成化的預(yù)警系統(tǒng)，不僅覆蓋了城市內(nèi)澇本身，還涉及了的次生災(zāi)害，形成了全面的災(zāi)害預(yù)測(cè)和預(yù)警平臺(tái)，這種綜合性大大提升了災(zāi)害管理的效率和效果。