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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种顾及地理相似性的城市内涝水深预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119272947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411795165.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种顾及地理相似性的城市内涝水深预测方法是由张书亮;李泰钢;高祎璇;关宗奎;梁益银设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及地理相似性的城市内涝水深预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种顾及地理相似性的城市内涝水深预测方法，目的将地理相似性理论引入城市内涝建模，剖析降雨情景下城市内涝过程蕴含的地理建模机理，方法包括以下步骤：采集基础地理信息数据，地理环境因子计算，构建地理配置数据集；数据预处理，构建地理相似性计算单元；基于栅格数据，采用水文水动力模型对研究区域地表产汇流过程进行模拟，构建城市内涝水深数据集；基于城市内涝数据集与地理相似性计算单元，采用自动机器学习模型库构建地理相似性模型；超参数寻优，优化地理相似性模型；预测水深计算。本发明的有益效果是综合地理因子，将地理相似性理论引入城市内涝建模，通过自动机器学习提高城市内涝模拟结果的准确性与时效性。

本发明授权一种顾及地理相似性的城市内涝水深预测方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及地理相似性的城市内涝水深预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集基础地理信息数据，地理环境因子计算，构建地理配置数据集； S2：数据预处理，构建地理相似性计算单元； S3：基于栅格数据，采用水文水动力模型对研究区域地表产汇流过程进行模拟，构建城市内涝水深数据集； S4：基于所述城市内涝水深数据集与所述地理相似性计算单元，采用自动机器学习模型库构建地理相似性模型； S5：超参数寻优，优化所述地理相似性模型； S6：预测水深计算； 其中， 所述S2包括以下步骤： S21：对所述地理配置数据集中的各因子进行标准化和归一化处理，将处理后的数据进行特征化表达，计算公式如下： （2）， （3）， （4）， 其中，是处理后的结果，是某一条数据，是数据中的最小值，是数据中的最大值，是样本数据的均值，是样本数据的标准差，，是某一位置点的解释性变量的值；是所有位置点的解释性变量值的集合； S22：基于观测位置和未知位置存在相似性关系的假设，计算未知位置,和观测位置，的相似性的公式如下所示： （5）， （6）， 式中，是初始相似性值，是基于第个协变量的和位置的相似性，是通过比较所有协方差的协方差级别的相似性来决定基于和的相似性的函数， S23：通过计算距离值进行未知位置和观测位置的相似性评估，计算公式如下所示： （7）， （8）， （9）， （10）， （11）， （12）， 上式中，表示切比雪夫距离值，表示曼哈顿距离值，表示欧几里得距离值，表示闵可夫斯基距离值，表示假设的类别总数，表示堪培拉距离值，其中是真实的类别总数，是样本总量,是所有未知位置与观测位置的解释性变量的均偏差的平方根，为观测位置的集合，为未知位置的集合； 通过公式（5）-（6）筛选出符合相似性假设的数据，对于符合相似性假设的数据通过公式（7）-（11）相似性度量方法分别计算观测位置与未知位置的相似性值，通过公式（12）构建基于相似性平均值的权重向量矩阵，作为相似性计算单元。

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