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申请/专利权人：西昌学院

摘要：本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于雨水监控的海绵城市监控方法和装置，在城市排水管道网络上获得多个降雨积水POI，通过每个降雨积水POI之间的关联关系获得多个降雨积水风险街区；将地面塌陷记录、交通瘫痪记录和降雨记录依次与排水管道调节指标信息表中每个排水管道调节信息指标配置监督模型；计算获得降雨积水POI的当前地面塌陷信息和每个降雨积水风险街区的当前交通瘫痪信息和当前降雨信息；将推断信息与当前地面塌陷信息、当前交通瘫痪信息和当前降雨信息进行比较并获得排水管道检验结果，通过排水管道检验结果进行城市排水管道调整。本发明的有益效果是可以基于雨水的监控数据对排水系统的修正调节从而形成海绵城市的顺畅管理。

主权项：1.一种基于雨水监控的海绵城市监控方法，其特征在于，所述方法具体包括：在城市排水管道网络上获得多个降雨积水POI，通过每个降雨积水POI之间的关联关系获得多个降雨积水风险街区；获取排水管道调节指标信息表，以及每个降雨积水POI的地面塌陷记录和每个降雨积水风险街区的交通瘫痪记录和降雨记录，将所述地面塌陷记录、所述交通瘫痪记录和所述降雨记录依次与所述排水管道调节指标信息表中每个排水管道调节信息指标配置监督模型；计算获得每个降雨积水POI的当前地面塌陷信息和每个降雨积水风险街区的当前交通瘫痪信息和当前降雨信息；将所述监督模型的推断信息与所述当前地面塌陷信息、所述当前交通瘫痪信息和当前降雨信息进行比较并获得排水管道检验结果，通过所述排水管道检验结果进行城市排水管道调整；所述获取排水管道调节指标信息表，以及每个降雨积水POI的地面塌陷记录和每个降雨积水风险街区的交通瘫痪记录和降雨记录，将所述地面塌陷记录、所述交通瘫痪记录和所述降雨记录依次与所述排水管道调节指标信息表中每个排水管道调节信息指标配置监督模型，具体包括：获取排水管道调节指标信息表，通过所述排水管道调节指标信息表配置第一随机样本信息表；获取每个降雨积水POI的地面塌陷记录和每个降雨积水风险街区的交通瘫痪记录和降雨记录，通过所述地面塌陷记录、所述交通瘫痪记录和所述降雨记录依次配置第二随机样本、第三随机样本和第四随机样本；基于散度公式，获得所述第二随机样本和所述第一随机样本信息表之间的第一散度信息表，获得所述第三随机样本和所述第一随机样本信息表之间的第二散度信息表，获得第四随机样本和所述第一随机样本信息表之间的第三散度信息表；通过所述第一散度信息表、所述地面塌陷记录和所述排水管道调节指标信息表构建第一迭代主成分分析公式；通过所述第二散度信息表、所述交通瘫痪记录和所述排水管道调节指标信息表构建第二迭代主成分分析公式；通过所述第三散度信息表、所述降雨记录和所述排水管道调节指标信息表构建第三迭代主成分分析公式；基于线性拟合模型依次对所述第一迭代主成分分析公式、所述第二迭代主成分分析公式和所述第三迭代主成分分析公式的推断偏离进行平滑修正；所述基于线性拟合模型依次对所述第一迭代主成分分析公式、所述第二迭代主成分分析公式和所述第三迭代主成分分析公式的推断偏离进行平滑修正，具体包括：通过所述第一迭代主成分分析公式获得推断地面塌陷信息，获得所述推断地面塌陷信息和所述地面塌陷记录之间的第一偏离精度；通过所述第二迭代主成分分析公式获得推断交通瘫痪信息，获得所述推断交通瘫痪信息和所述交通瘫痪记录之间的第二偏离精度；通过所述第三迭代主成分分析公式获得推断降雨信息，获得所述推断降雨信息和所述降雨记录之间的第三偏离精度；依次检验所述第一偏离精度、所述第二偏离精度和所述第三偏离精度是否为平滑性信息，若不为平滑性信息，通过修正操作使所述第一偏离精度、所述第二偏离精度或所述第三偏离精度修正为平滑性信息；通过自相关函数和偏自相关函数依次获得所述第一偏离精度、所述第二偏离精度或所述第三偏离精度的线性拟合阶数，通过所述线性拟合阶数获得线性拟合模型；使用决策树评价方法评价所述线性拟合模型的参数，将所述第一偏离精度、所述第二偏离精度和所述第三偏离精度依次输入至所述线性拟合模型进行推断修正，获得推断偏离修正值；通过所述第一偏离精度、所述第二偏离精度和所述第三偏离精度以及各自的推断偏离修正值，依次获得修正推断地面塌陷信息、修正推断交通瘫痪信息和修正推断降雨信息；所述计算获得每个降雨积水POI的当前地面塌陷信息和每个降雨积水风险街区的当前交通瘫痪信息和当前降雨信息，具体包括：通过降雨积水POI的道路类型，依次获得每个降雨积水POI的可修复瘫痪信息和不可修复瘫痪信息；为每个降雨积水POI获得初始地面塌陷值；通过所述可修复瘫痪信息和所述不可修复瘫痪信息，获得每个降雨积水POI的瘫痪信息输入值，每个降雨积水POI的瘫痪信息输入值满足： ，其中，表示每个降雨积水POI的瘫痪信息输入值，表示每个降雨积水POI的可修复瘫痪信息，表示每个降雨积水POI的不可修复瘫痪信息，j表示虚数单位；通过每个降雨积水POI的瘫痪信息输入值及与每个降雨积水POI构成降雨积水风险街区的相邻降雨积水POI的初始地面塌陷值，构建变形梯度矩阵；通过所述变形梯度矩阵和每个降雨积水POI的瘫痪信息输入值，获得每个降雨积水POI的地面塌陷更新值，所述地面塌陷更新值满足： ，其中，J表示变形梯度矩阵，表示地面塌陷更新值，表示瘫痪信息输入值；将每个降雨积水POI的初始地面塌陷值和地面塌陷更新值进行相加后获得每个降雨积水POI的平衡地面塌陷值；获取每个降雨积水POI及与每个降雨积水POI构成降雨积水风险街区的相邻降雨积水POI之间的邻接矩阵，通过所述邻接矩阵、每个降雨积水POI的平衡地面塌陷值获得每个降雨积水风险街区的瘫痪信息输入值；获得每个降雨积水POI的当前地面塌陷值、每个降雨积水风险街区的当前交通瘫痪和当前降雨，所述当前地面塌陷值为每个降雨积水POI的平衡地面塌陷值，所述交通瘫痪为每个降雨积水风险街区的瘫痪信息输入值，所述降雨为每个降雨积水风险街区的瘫痪信息输入值的实部；所述通过降雨积水POI的道路类型，依次获得每个降雨积水POI的可修复瘫痪信息和不可修复瘫痪信息，具体包括：获取每个降雨积水POI的道路类型，所述道路类型包括稳定瘫痪信息道路、长期坑洼道路和长期坑洼-长期瘫痪信息道路；当降雨积水POI的道路类型为稳定瘫痪信息道路时，通过降雨积水POI的额定瘫痪信息信息获得降雨积水POI的可修复瘫痪信息和不可修复瘫痪信息；当降雨积水POI的道路类型为长期坑洼道路时，通过降雨积水POI的地面塌陷幅值和坑洼参数信息获得降雨积水POI的可修复瘫痪信息和不可修复瘫痪信息；当降雨积水POI的道路类型为长期坑洼-长期瘫痪信息道路时，通过降雨积水POI的地面塌陷幅值、坑洼参数和瘫痪信息因数信息获得降雨积水POI的可修复瘫痪信息和不可修复瘫痪信息；每个降雨积水风险街区的瘫痪信息输入值满足： ，其中，表示每个降雨积水风险街区的瘫痪信息输入值，V表示每个降雨积水POI的平衡地面塌陷值，Y表示邻接矩阵，表示求复数的共轭操作；所述通过每个降雨积水POI的瘫痪信息输入值及与每个降雨积水POI构成降雨积水风险街区的相邻降雨积水POI的初始地面塌陷值，构建变形梯度矩阵，具体包括：获取每个降雨积水的瘫痪信息输入值及与每个降雨积水构成降雨积水风险街区的相邻降雨积水的初始地面塌陷值；通过每个降雨积水的瘫痪信息输入值及与每个降雨积水构成降雨积水风险街区的相邻降雨积水的初始地面塌陷值，获得变形梯度矩阵的多个元素Jx,y，所述元素Jx,y满足： ，其中，Px表示每个降雨积水的可修复瘫痪信息，Qx表示每个降雨积水的不可修复瘫痪信息，表示相邻降雨积水的初始地面塌陷值，表示偏导数；通过多个所述元素Jx,y构建变形梯度矩阵。

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