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申请/专利权人：深圳市水务科技发展有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的针对城市内涝的防汛预测系统，包括采集端和管理端；采集端的内部设置有数据采集单元，管理端的内部设置有管控平台、选择处理单元、综合分析单元、安全防控单元和可视化单元；通过对采集到的目标内涝信息从致灾降雨模型、孕灾环境模型以及承灾负荷模型三个角度进行分析，提高了判断城市内涝的危急程度的精确性，即通过将上述模型分别生成的致灾因子、孕灾因子以及承灾因子均代入预先建立的统一分析模型，输出风险状态系数；进而对风险状态系数进行监管预警分析，获得相应的防汛预警信号，保证在针对城市内涝的防汛过程中，匹配对应的防汛预警方案。
主权项：1.一种基于机器学习的针对城市内涝的防汛预测系统，其特征在于：包括采集端和管理端；采集端的内部设置有数据采集单元，管理端的内部设置有管控平台、选择处理单元、综合分析单元、安全防控单元和可视化单元；当管理端的内部管控平台生成运管指令发送给采集端，立即通过采集端内部的数据采集单元采集针对城市内涝的数据采集表，对数据采集表进行采集数据分析，获得目标内涝信息，同时生成监管指令，并将监管指令经管控平台发送给选择处理单元、综合分析单元和可视化单元；选择处理单元通过将目标内涝信息对应代入预设建立的致灾降雨模型、孕灾环境模型以及承灾负荷模型，对应输出致灾因子、孕灾因子以及承灾因子，并将致灾因子、孕灾因子以及承灾因子发送给综合分析单元和可视化单元；综合分析单元通过将致灾因子、孕灾因子以及承灾因子代入预先建立的统一分析模型，输出风险状态系数，并将风险状态系数发送给安全防控单元和可视化单元；安全防控单元在接收到风险状态系数时，对风险状态系数进行监管预警分析，并生成相应的防汛预警信号，且将防汛预警信号发送给可视化单元并显示。
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