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申请/专利权人：中国水利水电科学研究院

摘要：本发明提供一种基于降雨特征识别的洪水预报方法，包括收集和整理流域的暴雨‑洪水资料数据，还包括以下步骤：对所述暴雨‑洪水资料数据进行清洗和甄别；划分暴雨场次，对暴雨引起的下垫面洪水过程资料进行数字化和结构化，将暴雨场次和洪水过程进行对应，构建暴雨‑洪水高维数组，形成学习样本库；分别利用基于流形学习算法的降维分析和密度聚类算法聚类分析，提取场次暴雨的时空分布特征，对下垫面对应的洪水过程进行聚类分析，分析各类洪水的特征；对暴雨的时空分布特征和对应场次洪水过程的特征进行对照学习和特征识别，构建暴雨‑洪水智能预报体系，实现暴雨‑洪水风险的智能识别。

主权项：1.一种基于降雨特征识别的洪水预报方法，包括收集和整理流域的暴雨-洪水资料数据，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：对所述暴雨-洪水资料数据进行清洗和甄别；步骤2：划分暴雨场次，对暴雨引起的下垫面洪水过程资料进行数字化和结构化，将暴雨场次和洪水过程进行对应，构建暴雨-洪水高维数组，形成学习样本库；对不同历时的各场次降雨，构建时间维度和空间维度占比矩阵,用雨量占比的矩阵来描述某个时段降雨的分布特征，建立降雨过程样本集Ω，实现多场次暴雨-洪水的时空动态发展特征的数学描述Ω＝{p1,pj,…pN} 其中，Ω为历史暴雨样本集，包括N场暴雨，pj为第j次暴雨-洪水中降雨及洪水的占比矩阵，为j次降雨过程中第i个雨量站t时刻的降雨量占该时刻所有站降雨量的百分比，为第j次暴雨-洪水中第k个断面第t个时刻的流量百分比，i＝1,2,3…s，t＝1,2,3…m，k＝1,2,3…w，s为雨量站个数，m为时段数，w为下垫面河道断面个数；步骤3：分别利用基于流形学习算法的降维分析和密度聚类算法聚类分析，提取场次暴雨的时空分布特征，对下垫面对应的洪水过程进行聚类分析，分析各类洪水的特征，所述分析各类洪水的特征包括选取常用的描述洪水过程变化特征的指标和描述洪水动力学特性的指标对洪水聚类分析结果进行评价，所述描述洪水过程变化特征的指标包括刻画洪峰强度和洪水时间特性的洪峰模数Km、峰现时间Tm和洪水历时Tdur，所述描述洪水动力学特性的指标包括涨洪速率RQ、落洪速率DQ、描述洪水形态的指标变差系数CV和Cs；步骤4：对暴雨的时空分布特征和对应场次洪水过程的特征进行对照学习和特征识别，构建暴雨-洪水智能预报体系，实现暴雨-洪水风险的智能识别。

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