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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
摘要：本申请公开了一种融合降水和水位信息的洪涝灾害风险智能预警方法，其通过采用基于深度学习的人工智能技术对气象站提供的降雨量数据和各个水文站提供的水位数据分别进行时序分析，以捕捉到降雨量和各个水文站水位的时序动态变化特征，并基于各个水文站的空间位置关系对其水位时序变化特征进行关联校正，挖掘出全局水位时序聚合信息，进而基于降雨量与水位之间的时序动态交互影响，实现洪涝灾害风险等级的智能预警。这样，通过融合降水和水位信息并考虑时空动态关联，可以更精确地预测洪涝灾害的发生可能性，从而为防灾减灾工作提供强有力的技术支持。
主权项：1.一种融合降水和水位信息的洪涝灾害风险智能预警方法，其特征在于，包括：获取由气象站提供的降雨量的时间序列，以及由各个水文站提供的水位值的时间序列；对所述降雨量的时间序列进行时序特征提取以得到降雨量时序关联隐含特征向量；对所述各个水文站提供的水位值的时间序列分别进行时序特征提取和特征校正以得到校正水文站水位时序关联特征向量的序列；对所述校正水文站水位时序关联特征向量的序列进行特征分布关联聚合分析以得到仿水动力学语义表示特征向量；基于所述降雨量时序关联隐含特征向量和所述仿水动力学语义表示特征向量之间的细粒度关联融合特征，确定洪涝灾害风险预警等级标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 一种融合降水和水位信息的洪涝灾害风险智能预警方法
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