【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及灾害模拟与评估技术，尤其是基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法和系统。
技术介绍
1、随着全球气候变化和城市化进程的加速，洪涝灾害对城市系统的威胁日益严峻。城市洪涝灾害应对韧性作为城市韧性的一个重要组成部分，已成为衡量城市在洪涝灾害冲击下的抵御、恢复和适应能力的关键指标。提高城市的洪涝韧性已成为城市可持续发展和灾害管理的关键议题。洪涝韧性评估作为理解和提升城市抗洪能力的重要工具，对制定有效的防灾减灾策略、优化资源分配和提高应急响应能力具有重要意义。准确、全面、动态的韧性评估不仅能帮助城市管理者识别系统中的脆弱环节，还能为制定针对性的韧性提升措施提供科学依据。此外，高效的评估方法能够支持实时监测和快速决策，这在应对突发洪涝事件时尤为关键。因此，开发一种能够整合多源信息、适应复杂城市系统、并能快速响应的洪涝韧性评估方法，对于提升城市的整体抗洪能力和减少灾害损失具有重大的实践意义和社会价值。
2、为此，技术人员进行了多方的研究，但如何有效整合这些技术以实现高效、准确和精细化的评估仍然是一个挑战。韧性评估的精细化水平不足导致韧性评估结果时空粒度粗糙，难以指导城市洪涝灾害的精准防控。现有的指标体系往往过于静态和僵化，难以适应城市系统的动态变化和不同城市的特殊性。如何构建一个既全面又灵活的指标体系，能够动态调整以反映城市韧性的实时变化，是亟需解决的问题。另外，在处理大规模、高维度的时空数据时，现有模型的计算效率和预测精度仍有待提高，特别是在面对极端事件和长期趋势预测时，模型的泛化能力和鲁棒性不足，难
技术实现思路
1、专利技术目的，提供一种基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法和系统，以解决现有技术存在的上述问题。
2、技术方案，基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，包括如下步骤：
3、步骤s1、采集研究区域的多源数据，并对多源数据进行数据清洗、标准化和时空对齐，构建时空数据立方体；对时空数据立方体进行数据质量评估；得到符合预期质量的时空数据立方体并存储，其中，多源数据包括气象、水文、遥感、人口、经济和排水系统数据；
4、步骤s2、从时空数据立方体中提取研究区域的地理标识符，构建文本语料库；对文本语料库进行多模态文本预处理，并采用自然语言处理技术进行关键词提取、动态主题建模、实体识别和关系抽取，得到图谱基础信息；基于图谱基础信息构建洪涝韧性的知识图谱，并利用知识图谱生成初步韧性指标体系；
5、步骤s3、基于知识图谱，对初步韧性指标体系中的韧性指标进行分类，得到指标集并进行独立性检验和权重计算；利用时空数据立方体为指标提取时空序列数据，进行相关性和因果性分析；通过指标量化方法，并利用时空数据立方体中的历史数据计算动态基准值；得到最终优化的韧性指标体系；韧性指标体系包括指标定义、分类、权重和量化方法；
6、步骤s4、基于韧性指标体系和时空数据立方体，进行特征工程，生成特征矩阵；结合知识图谱，为特征矩阵增加语义特征；调用量化方法计算目标变量；构建包含特征矩阵和目标变量的数据集，并划分为训练集和测试集；构建韧性评估模型并通过训练集训练；在使用时，调用训练好的韧性评估模型生成韧性评估报告。
7、根据本申请的另一个方面，还提供一种基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估系统，包括：
8、至少一个处理器；以及，
9、与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，
10、所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述任一项技术方案所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法。
11、有益效果，本专利技术通过构建韧性指标体系，实现了指标体系的动态调整，克服了传统指标体系的静态和僵化问题；通过特征工程生成特征矩阵，并结合知识图谱增加语义特征，提高了模型的计算效率，还增强了其对复杂城市系统的适应能力，增强了模型的表达能力和预测精度；通过准确、全面、动态的韧性评估，优化了资源分配，提高了应急响应能力，增强了城市的整体抗洪能力。
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1.基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S1进一步为：
3.如权利要求2所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S2进一步为：
4.如权利要求3所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S3进一步为：
5.如权利要求4所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S4进一步为：
6.如权利要求5所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S12中基于多源数据，进行异常值检测和处理，得到初步清洗后的多源数据，进一步为：
7.如权利要求5所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S23中基于预处理后的文本数据集，进行上下文感知的关键词提取，得到关键词集合，进一步为：
8.如权利要求5所述的基于自然语言处
9.如权利要求5所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S31进一步为：
10.如权利要求5所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤S32进一步为：
11.一种基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤s1进一步为：
3.如权利要求2所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤s2进一步为：
4.如权利要求3所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤s3进一步为：
5.如权利要求4所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤s4进一步为：
6.如权利要求5所述的基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法，其特征在于，步骤s12中基于多源数据，进行异常值检测和处理，得到初步清洗后的多源数据，进一步为：
【专利技术属性】
技术研发人员：苏鑫，颜冰，王莉莉，王银堂，雷发楷，王磊之，李伶杰，刘创，刘勇，陈兆懿，张野，胡鉴闻，云兆得，商守卫，
申请(专利权)人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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