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- [发明专利]一种内涝风险评估方法及系统-CN202310656054.2在审
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狄丹阳;张金萍;王茹玉;方宏远;孙斌;张浩锐
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郑州大学
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2023-06-05
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2023-09-19
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G06Q10/0635
- 本发明公开了一种内涝风险评估方法及系统，其中所述方法包括以下步骤：步骤S1，获取目标区域内的历史降雨数据，根据历史降雨数据得到目标区域内的暴雨强度公式，以及根据暴雨强度公式在建模软件中生成降雨模型，所述降雨模型包括不同频率的设计暴雨数据；步骤S2，获取目标区域内的排水管分布、河道路径、道路路径、DEM数据和遥感信息并根据建模软件依次确定目标区域内的一维模型和二维模型；步骤S3，将一维模型根据各设计暴雨数据得到对应的一维内涝评估数据；步骤S4，将二维模型根据各设计暴雨数据得到对应的二维内涝评估数据；步骤S5，根据一维内涝评估数据、二维内涝评估数据确定目标区域内的内涝等级。本发明旨在提高城市内涝风险的精准评估。
- 一种内涝风险评估方法系统
- [发明专利]一种基于LightGBM的排水管道最大腐蚀深度预测方法-CN202310546357.9在审
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宋留洋;张泽希;方宏远;邵一帆;段懿航;乔磊;陈镇铧
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郑州大学
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2023-05-14
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2023-09-12
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G06F30/27
- 本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种基于LightGBM的排水管道最大腐蚀深度预测方法。包括：1.获取服役的排水管道相关数据，包括管道的建造和维护记录、基础数据、腐蚀数据、内部监测数据和外部环境数据；2.对采集的排水管道相关数据进行数据预处理，提升数据集的质量；3.利用PCA(主成分分析)算法对预处理之后的排水管道数据集进行特征降维，综合提炼出能够反映管道情况的特征；4.基于LightGBM算法构建排水管道最大腐蚀深度预测模型；5.利用鲸鱼优化算法(WOA)对LightGBM模型的超参数进行优化选择，优选出使模型预测准确率最高的超参数组合；6.利用优化之后的LightGBM模型预测管道最大腐蚀深度并对预测结果进行误差评估。本发明采用机器学习算法LightGBM预测服役排水管道的最大腐蚀深度，并结合PCA主成分分析和鲸鱼优化算法，提升了模型的预测精度，实现对排水管道最大腐蚀深度准确预测，对排水管道的安全维护提供了技术支持。
- 一种基于lightgbm排水管道最大腐蚀深度预测方法
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