【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物联网与人工智能，具体涉及一种洪涝灾害预警方法、设备及介质。
技术介绍
1、由于山区地形地貌复杂多样，河流湖泊众多，洪水来源广泛。在雨季和台风季节，地区性强降雨容易引发洪涝灾害，尤其是在地质条件脆弱的山区，山洪、地质灾害频发，进一步加剧了洪涝灾害的风险。
2、随着科技的进步，特别是遥感技术、地理信息系统(gis)、大数据和人工智能等技术的快速发展，为洪涝灾害预警的应用也越来越广泛，传统的对洪涝灾害预警的方法，通常是使用建立在静态假设之上的预测模型来实现。但是山区中的自然环境复杂，如山区地形陡峭、土地利用变化、降水强度不均等因素会导致实际环境与模型假设存在差异，基于静态假设创建的模型难以适应复杂多变的自然环境和极端天气事件。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提出了一种洪涝灾害预警方法，包括：
2、云平台通过监测设备，对待预测地区对应的关键水文要素进行采集，得到所述关键水文要素对应的多元数据；
3、通过分析算法提取历史多元数据中的关键特征，并根据所述关键特征将所述历史多元数据划分为训练集和验证集，以基于所述训练集对通过多种神经网络构建的水文预报模型进行训练；
4、获取实时天气预报数据，通过训练后的所述水文预报模型，输出所述待预测地区中关键水体对应的预报流量和水位；
5、根据所述预报流量和所述水位，通过预训练后的风险评估模型，得到所述待预测地区的洪涝发生概率，基于所述洪涝发生概率，自动生成对应的预警信息。p>
6、在本申请的一种实现方式中，所述监测设备包括智能浮标、无人机、卫星遥感和地面传感器；确定待预测地区中关键水体，所述关键水体包括河流、湖泊、水库、地下水；基于所述关键水体中设置的多种类型的监测设备，组成多元感知网络，通过所述多元感知网络对所述关键水体中的关键水文要素进行定时采集，得到所述关键水文要素对应的多元数据。
7、在本申请的一种实现方式中，通过安全传输协议获取已加密的历史多元数据，并对所述历史多元数据进行预处理；通过时间序列分析算法和空间分析算法，提取预处理后的历史多元数据中的时间序列模式和空间分布模式。
8、在本申请的一种实现方式中，基于所述空间分布模式，确定所述历史多元数据中不同地点对应的水文特征；基于所述时间序列模式，确定所述历史多元数据中时间序列；基于所述时间序列和所述水文特征，将所述多元数据划分为训练集和验证集。
9、在本申请的一种实现方式中，将所述训练集中的初始流量、降雨量、蒸发量作为输入，将对应的时间序列和空间的预报流量作为输出，对所述水文预报模型进行训练；并通过时间序列交叉验证方法，基于所述验证集对所述水文预报模型的训练结果进行验证。
10、在本申请的一种实现方式中，获取发生洪涝时对应的历史水文数据，并获取当前水文数据；根据所述历史水文数据和所述当前水文数据，对所述风险评估模型中不同预警等级的预警阈值进行调整。
11、在本申请的一种实现方式中，基于所述多元数据中的地理空间信息数据，通过三维建模技术构建所述待预测地区中水利工程的数字孪生模型；基于所述预报流量，通过所述数字孪生模型进行动态模拟。
12、在本申请的一种实现方式中，通过洪水预报分析模型，基于所述预报流量，计算所述待预测地区中关键河流的上游的水位、流速以及流域内汇流数目，确定所述水利工程的入库流量；通过泄洪调度模型，基于所述入库流量，对所述水利工程的泄洪量曲线变化进行调度分析，得到所述待预测地区的泄洪情况；调用下游淹没分析模型，基于所述泄洪情况，预测所述关键河流的下游的淹没范围和淹没时长；通过所述数字孪生模型，在预设人员转移路线中设置多个用户形象，基于所述淹没范围和淹没时长，对所述下游的淹没过程以及所述淹没过程中人员转移进行动态模拟。
13、另一方面，本申请还提出一种洪涝灾害预警设备，包括：
14、至少一个处理器；以及，
15、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
16、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：上述示例所述的一种洪涝灾害预警方法。
17、另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述示例所述的一种洪涝灾害预警方法。
18、通过本申请提出一种洪涝灾害预警方法能够带来如下有益效果：
19、通过整合实时天气预报数据和水文预报模型，该方法能够迅速对关键水体的流量进行预测，并在短时间内生成预警信息，提高了预警的及时性。这种高效的数据处理和预测能力确保了预警信息的快速传递，为公众和相关机构提供了充足的时间来采取应对措施。
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1.一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述监测设备包括智能浮标、无人机、卫星遥感和地面传感器；
3.根据权利要求1所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述通过分析算法提取历史多元数据中的关键特征，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述根据所述关键特征将所述历史多元数据划分为训练集和验证集，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述基于所述训练集对通过多种神经网络构建的水文预报模型进行训练，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述通过预训练后的风险评估模型，得到所述待预测地区的洪水发生概率之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述基于所述预报流量，通过所述数字孪生模型进行动态模拟，具体包括：
9.一种
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：权利要求1～8中任一项权利要求所述的一种洪涝灾害预警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述监测设备包括智能浮标、无人机、卫星遥感和地面传感器；
3.根据权利要求1所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述通过分析算法提取历史多元数据中的关键特征，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述根据所述关键特征将所述历史多元数据划分为训练集和验证集，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种洪涝灾害预警方法，其特征在于，所述基于所述训练集对通过多种神经网络构建的水文预报模型进行训练，具体包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李玉苹，房爱印，尹曦萌，王泽宇，孙正均，
申请(专利权)人：山东浪潮智水数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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