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申请/专利权人：北京市科学技术研究院

摘要：一种基于贝叶斯网络的城市暴雨内涝灾害链风险评估系统，其利用贝叶斯网络的概率推理能力，结合深度学习的特征提取能力，对城市暴雨内涝灾害链中各个环节的暴雨数据进行编码、关联和融合，以得到灾害发生几率的预测值，从而实现对城市暴雨内涝灾害链的风险评估。

主权项：1.一种基于贝叶斯网络的城市暴雨内涝灾害链风险评估系统，其特征在于，包括：暴雨数据获取模块，用于获取城市暴雨内涝灾害链中第一环节、第二环节和第三环节的暴雨数据，其中，所述第一环节、所述第二环节和所述第三环节相互影响；编码处理模块，用于对所述第一环节、所述第二环节和所述第三环节的暴雨数据进行编码处理以得到第一环节暴雨数据编码特征向量、第二环节暴雨数据编码特征向量和第三环节暴雨数据编码特征向量；环节间关联特征校正模块，用于对所述第一环节暴雨数据编码特征向量、所述第二环节暴雨数据编码特征向量和所述第三环节暴雨数据编码特征向量进行环节间关联特征校正以得到校正后第一环节暴雨数据编码特征向量、校正后第二环节暴雨数据编码特征向量和校正后第三环节暴雨数据编码特征向量；融合模块，用于使用类贝叶斯概率网络模型来融合所述校正后第一环节暴雨数据编码特征向量、所述校正后第二环节暴雨数据编码特征向量和所述校正后第三环节暴雨数据编码特征向量以得到城市暴雨内涝灾害预测后验特征向量；灾害发生几率的预测值确定模块，用于基于所述城市暴雨内涝灾害预测后验特征向量，确定灾害发生几率的预测值；其中，所述编码处理模块，包括：使用基于全连接层的暴雨数据编码器分别对所述第一环节、所述第二环节和所述第三环节的暴雨数据进行编码以得到所述第一环节暴雨数据编码特征向量、所述第二环节暴雨数据编码特征向量和所述第三环节暴雨数据编码特征向量；其中，所述环节间关联特征校正模块，包括：特征向量排列单元，用于将所述第一环节暴雨数据编码特征向量、所述第二环节暴雨数据编码特征向量和所述第三环节暴雨数据编码特征向量排列为特征矩阵后通过基于卷积神经网络模型的环节间暴雨数据关联特征提取器以得到环节间暴雨数据语义关联特征矩阵；计算单元，用于分别以所述第一环节暴雨数据编码特征向量、所述第二环节暴雨数据编码特征向量和所述第三环节暴雨数据编码特征向量作为初始查询特征向量，计算其与所述环节间暴雨数据语义关联特征矩阵的矩阵乘积以得到所述校正后第一环节暴雨数据编码特征向量、所述校正后第二环节暴雨数据编码特征向量和所述校正后第三环节暴雨数据编码特征向量；其中，所述融合模块，包括：使用类贝叶斯概率网络模型以如下类贝叶斯融合公式来融合所述校正后第一环节暴雨数据编码特征向量、所述校正后第二环节暴雨数据编码特征向量和所述校正后第三环节暴雨数据编码特征向量以得到所述城市暴雨内涝灾害预测后验特征向量；其中，所述类贝叶斯融合公式为： 其中，表示所述城市暴雨内涝灾害预测后验特征向量，表示所述校正后第一环节暴雨数据编码特征向量，表示所述校正后第二环节暴雨数据编码特征向量，表示所述校正后第三环节暴雨数据编码特征向量；其中，所述灾害发生几率的预测值确定模块，包括：将所述城市暴雨内涝灾害预测后验特征向量通过基于解码器的预测器以得到灾害发生几率的预测值。

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