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申请/专利权人：山东浪潮智水数字科技有限公司;浪潮智慧科技有限公司
摘要：本发明公开了一种历史相似洪水场次推荐方法、设备及介质，属于机器学习技术领域，用于解决目前的洪水情况预测方法，对人的依赖度太高，不利于防洪工作的持续性和有效性的技术问题。方法包括：采集历史洪水场次信息，并对历史洪水场次信息进行特征提取，构建训练数据集；基于训练数据集，生成各个历史洪水场次对应的曲线函数；根据当前降雨的水文数据，确定对应的实时特征值；根据实时特征值，与各个历史洪水场次对应的曲线函数进行匹配，确定出与当前降雨最相似的历史洪水场次；在数据库中调用最相似的历史洪水场次对应的解决措施。本发明用于辅助防洪决策和调度方案的指定，有效降低洪水对来的灾害程度。
主权项：1.一种历史相似洪水场次推荐方法，其特征在于，所述方法包括：采集历史洪水场次信息，并对所述历史洪水场次信息进行特征提取，构建训练数据集；基于所述训练数据集，生成各个历史洪水场次对应的曲线函数；根据当前降雨的水文数据，确定对应的实时特征值，具体包括：实时获取当前降雨的水文数据，并根据所述水文数据，计算对应的实时特征值；其中，所述实时特征值至少包括：实时流域平均降雨量、实时降雨历时、实时降雨中心点以及实时洪水监测流量；根据所述实时特征值，与所述各个历史洪水场次对应的曲线函数进行匹配，确定出与当前降雨最相似的历史洪水场次，具体包括：将计算出的实时流域平均降雨量、实时降雨历史以及实时降雨中心点分别代入各个历史洪水场次对应的曲线函数中，计算出对应的洪水流量值；将同一场历史洪水场次中计算出的三个洪水流量值分别与所述实时洪水监测流量进行方差计算并求和，得到该历史洪水场次对应的方差和；将方差和最小的曲线函数对应的历史洪水场次，确定为与当前降雨最相似的历史洪水场次；所述曲线函数用于描述监测流量分别与流域平均降雨量、降雨历时、降雨中心点的函数关系；在数据库中调用所述最相似的历史洪水场次对应的解决措施。
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