[发明专利]基于移动互联网的城市内涝监测预警方法、系统及介质

说明书

本发明涉及一种基于移动互联网的城市内涝监测预警方法、系统和介质，构建移动互联网动态监测模型，利用移动互联网动态监测模型分别获取历史监测数据集和实时监测数据集；根据历史监测数据集对实时监测数据集进行迁移学习，得到内涝风险伪标签集；基于图嵌入学习方法，根据历史监测数据集、实时监测数据集和内涝风险伪标签进行相似性特征学习，得到目标相似性矩阵；根据目标相似性矩阵和历史监测数据集，得到目标内涝风险标签集；根据预设的预警模型和目标内涝风险标签集进行预警判断，完成预警。本发明直接根据历史数据与实时数据之间的相似性来评价、分析和预测城市内涝的发展趋势和风险，无需综合所有的条件因素，内涝预测准确率高。

技术领域

本发明涉及气象预警技术领域，尤其涉及一种基于移动互联网的城市内涝监测预警方法、系统及介质。

背景技术

洪涝灾害是城市气象灾害中威胁最大的一种气象灾害，但近年来，我国许多城市频繁遭遇暴雨袭击，从而引发严重的内涝。内涝带来巨大的危害：一、造成交通瘫痪，财产损失，水电通信故障；二、引发地铁倒灌，社会秩序混乱，线路漏电及下水井盖被排水管压流顶起形成无盖旋涡等；三、长期内涝，导致墙体坍塌及涝后疫病肆虐。因此，对于内涝的监测、分析和预警至关重要。

由于形成城市内涝的条件比较多，比如降雨的强度、持续时间、地形特征、排水能力等。因此，目前的内涝监测预警难以综合所有的条件因素，导致内涝预警准确率不高，无法及时提醒内涝风险。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于移动互联网的城市内涝监测预警方法、系统及介质，可以直接根据历史数据与实时数据之间的相似性来评价、分析和预测当前或未来城市内涝的发展趋势和风险，无需综合所有的条件因素，内涝预测准确率高。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种基于移动互联网的城市内涝监测预警方法，包括以下步骤：

步骤1：构建待监测区域的移动互联网动态监测模型，利用所述移动互联网动态监测模型分别获取所述待监测区域的历史监测数据集和实时监测数据集；

步骤2：根据所述历史监测数据集对所述实时监测数据集进行迁移学习，得到所述待监测区域的内涝风险伪标签集；

步骤3：基于图嵌入学习方法，根据所述历史监测数据集、所述实时监测数据集和所述内涝风险伪标签进行相似性特征学习，得到目标相似性矩阵；

步骤4：根据所述目标相似性矩阵和所述历史监测数据集，得到所述待监测区域的目标内涝风险标签集；

步骤5：根据预设的预警模型和所述目标内涝风险标签集进行预警判断，完成预警。

依据本发明的另一方面，还提供了一种基于移动互联网的城市内涝监测预警系统，应用于本发明的基于移动互联网的城市内涝监测预警方法中，包括数据获取模块、迁移学习模块、相似性学习模块、预测模块和判断模块；

所述数据获取模块，用于构建待监测区域的移动互联网动态监测模型，利用所述移动互联网动态监测模型分别获取所述待监测区域的历史监测数据集和实时监测数据集；

所述迁移学习模块，用于根据所述历史监测数据集对所述实时监测数据集进行迁移学习，得到所述待监测区域的内涝风险伪标签集；

所述相似性学习模块，用于基于图嵌入学习方法，根据所述历史监测数据集、所述实时监测数据集和所述内涝风险伪标签进行相似性特征学习，得到目标相似性矩阵；

所述预测模块，用于根据所述目标相似性矩阵和所述历史监测数据集，得到所述待监测区域的目标内涝风险标签集；

所述判断模块，用于根据预设的预警模型和所述目标内涝风险标签集进行预警判断，完成预警。