CN111325947B - 一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法和系统 - Google Patents

一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法，包括：获取历史数据进行归一化处理；将数据输入长短期记忆网络中进行迭代训练，得到用于预测未来水位变化情况的洪涝预测模型；将当前风暴事件数据输入洪涝预测模型中，预测水位变化情况；如果水位超过预设警戒线，则启动抗洪应急预案，否则预测内涝点位置，启动内涝应急预案。本发明还提供了风暴潮预警系统，本发明提供的基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法和系统的优点在于：基于长短期记忆网络算法构建预测风暴潮水位变化的模型，并基于SWMM模型在水位未超过洪灾界线时预测衍生内涝灾害情况，为预警和救灾工作提供了决策支持。

Description

一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法和系统
技术领域
本发明涉及风暴潮灾害预警技术领域，尤其涉及一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝灾害预警方法和系统。
背景技术
台风风暴潮灾害是我国的主要海洋灾害之一，遍及中国沿海，其成灾频率高、致灾强度大，造成的人员和经济损失严重。风暴潮灾害风险是对风暴潮灾害损失发生的可能性及不确定性的度量，由于风暴潮致灾因子的多样性和承灾体的特殊性，风暴潮灾害风险比其他灾害风险具有更大的不确定性，尤其当风暴潮与天文大潮相遇时，会具有更大的破坏性，常常会使其影响所及的海域水位暴涨，导致河口水位抬高、潮流顶托作用加强，河道排水不畅，沿海城市泄洪和排涝难度加大，加重台风暴潮致灾影响。
现有技术中存在风暴潮灾害预警方法，主要技术是针对风暴的路径、风暴强度或者灾害等级进行预测分析，但是忽略了风暴潮引发的城市内涝问题，无法给出针对性的预警信息。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种有效的针对风暴潮引发的城市洪涝问题进行内涝点分析预警的方法和系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法，包括以下步骤：
步骤A：获取历史风暴事件的监测数据以及在这一风暴事件中的水位实时变化情况，对获取的数据进行归一化处理；
步骤B：将处理后的数据按比例随机分为训练集和测试集，将训练集数据输入长短期记忆网络中进行迭代训练，并用测试集数据验证每一次的训练模型，直到预测结果满足预设标准，输出用于预测未来水位变化情况的洪涝预测模型；
步骤C：将当前风暴事件数据输入洪涝预测模型中，预测一定时间内的水位变化情况；
步骤D：如果预测时间内，出现水位超过预设警戒线的情况，则启动抗洪应急预案，否则预测内涝点位置，启动内涝应急预案。
本申请基于长短期记忆网络算法构建预测风暴潮水位变化的模型，并在水位未超过洪灾界线时预测内涝点位置，实现了对沿海地区风暴潮引起的内涝灾害的预测，为开展应急救灾工作提供了决策支持。
优选地，步骤A中所述水位实时变化情况为去除天文潮影响后t+1时刻相对t时刻的增水量
Figure BDA0002400292300000021
所述风暴潮事件的监测数据包括t时刻的风暴中心最低气压
Figure BDA0002400292300000022
观测站点风速
Figure BDA0002400292300000023
风暴与观测站点最短距离
Figure BDA0002400292300000024
最大风速半径
Figure BDA0002400292300000025
优选地，步骤A中所述的归一化处理的方法为：
Figure BDA0002400292300000026
Figure BDA0002400292300000027
Figure BDA0002400292300000028
其中，
Figure BDA0002400292300000029
为
Figure BDA00024002923000000210
归一化后的数值，T为该历史风暴潮监测数据的终止时间。
优选地，步骤B将处理后的历史数据表示为：
Figure BDA00024002923000000211
其中h为选择的监测数据总时长，单位为小时，以其中的0.8作为训练集，0.2作为测试集。
优选地，每隔一小时获取一次监测数据，总共提取12h的监测数据，则长短期记忆网络的输入参数分别为input_dim＝1，time_step＝12，batch_size＝50，添加dropout正则化参数，取值为0.2，模型优化器为Adma算法。
优选地，步骤B中测试训练模型的方法为：向训练模型中输入测试集数据，将每个时间得到的增水量预测值进行反归一化处理后进行叠加，再添加天文潮对水位高度的影响后得到预测增水量，并与实际增水量进行比较；评价预测模型的标准为平均绝对误差，
Figure BDA00024002923000000212
其中，n为测试集的总样本数，Yi为训练模型对样本i计算的预测增水量，
Figure BDA0002400292300000031
为样本i对应的实际增水量。
优选地，步骤D中通过SWMM排水模型预测溢流节点位置和溢流节点占比，确定内涝风险等级。
本发明还提供了一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警系统，包括
预处理模块：获取历史风暴事件的监测数据以及在这一风暴事件中的水位实时变化情况，对获取的数据进行归一化处理；
训练模块：将处理后的数据按比例随机分为训练集和测试集，将训练集数据输入长短期记忆网络中进行迭代训练，并用测试集数据验证每一次的训练模型，直到预测结果满足预设标准，输出用于预测未来水位变化情况的洪涝预测模型；
预测模块：将当前风暴事件数据输入洪涝预测模型中，预测一定时间内的水位变化情况；
预警模块：如果预测时间内，出现水位超过预设警戒线的情况，则启动抗洪应急预案，否则预测内涝点位置，启动内涝应急预案。
本发明提供的基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法和系统的优点在于：基于长短期记忆网络算法构建预测风暴潮水位变化的模型，并基于SWMM模型在水位未超过洪灾界线时预测衍生内涝灾害情况，实现了对沿海地区风暴潮引起的内涝灾害的预测，填补了对风暴潮衍生内涝灾害预警技术的空白，为预警和救灾工作提供了决策支持。
附图说明
图1为本发明的实施例所提供的基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本实施例提供了一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法，包括以下步骤：
步骤A：获取历史风暴事件的监测数据以及在这一风暴事件中的水位实时变化情况，对获取的数据进行归一化处理；
所述水位实时变化情况为去除天文潮影响后t+1时刻相对t时刻的增水量
Figure BDA0002400292300000032
其中天文潮的影响通过日常观测或历史数据得到，所述风暴潮事件的监测数据包括t时刻的风暴中心最低气压
Figure BDA0002400292300000041
观测站点风速
Figure BDA0002400292300000042
风暴与观测站点最短距离
Figure BDA0002400292300000043
最大风速半径
Figure BDA0002400292300000044
所述归一化处理的方法为：
Figure BDA0002400292300000045
Figure BDA0002400292300000046
Figure BDA0002400292300000047
其中，
Figure BDA0002400292300000048
为
Figure BDA0002400292300000049
归一化后的数值，T为该历史风暴潮监测数据的终止时间；处理后的数据表示为：
Figure BDA00024002923000000410
其中h为选择的监测数据总时长，单位为小时。
步骤B：将处理后的数据按比例随机分为训练集和测试集，本实施例中以其中的0.8作为训练集，剩下的0.2作为测试集；将训练集数据输入长短期记忆网络中进行迭代训练，并用测试集数据验证每一次的训练模型，直到预测结果满足预设标准，输出用于预测未来水位变化情况的洪涝预测模型；
优选实施例中，针对每个风暴潮事件，每隔一小时获取一次监测数据，总共获取连续的12小时的监测数据；由此确定训练中长短期记忆网络的参数设置为input_dim＝1，对应采样间隔1小时，time_step＝12，对应采样时长12小时，batch_size＝50，表示每50个样本作为一个整体计算损失函数，隐含层中的隐含节点数为300；为了减少过拟合对预测模型的影响，添加dropout正则化，数值为0.2；训练使用Keras搭建长短期记忆网络，选用的模型优化器为Adma算法。
所述测试训练模型的方法为：向训练模型中输入测试集数据，将每个时间得到的增水量预测值进行反归一化处理后进行叠加，再添加天文潮对水位高度的影响后得到预测增水量，并与实际增水量进行比较；评价预测模型的标准为增水量的平均绝对误差，
Figure BDA00024002923000000411
其中，n为测试集的总样本数，Yi为训练模型对样本i计算的预测增水量，
Figure BDA0002400292300000051
为样本i对应的实际增水量；本实施例中增水量的平均绝对误差不超过5％的情况下，均可以接受。
步骤C：将当前风暴事件数据输入洪涝预测模型中，预测一定时间内的水位变化情况；使用预测模型的方法与测试训练模型的方法基本一致，将实际风暴潮的参数进行归一化处理后输入预测模型，将每个时间间隔预测的增水量进行反归一化处理后分时段叠加，再添加天文潮对水位的影响即可预测得到t时刻的水位总高Ht。
步骤D：如果预测时间内，出现水位超过预设警戒线的情况，即对任意时刻，存在Ht≥H海堤，则认为该城市即将出现洪水灾害，则启动抗洪应急预案，具体预测时长可根据风暴潮规模，以及城市应急响应的实际情况确定。
若Ht＜H海堤，则需要进一步分析内涝的风险，具体方法如下：通过导入检查井位置、管道材料、排口位置、子汇水区、雨量计构建该城市的SWMM排水管网模型，向SWMM模型中输入当前风暴潮带来的降雨事件参数，即可预测得到会发生溢流情况的溢流节点位置和总数，并根据溢流节点总数给出相应的内涝风险等级，并结合溢流节点位置及时作出应急预案。
所述SWMM排水管网模型为现有技术，本领域技术人员可以根据需要调整构建模型的参数和进行预测计算的参数，相关参数均能够从相关部门获得。
本实施例进一步提供了基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警系统，包括
预处理模块：获取历史风暴事件的监测数据以及在这一风暴事件中的水位实时变化情况，对获取的数据进行归一化处理；
训练模块：将处理后的数据按比例随机分为训练集和测试集，将训练集数据输入长短期记忆网络中进行迭代训练，并用测试集数据验证每一次的训练模型，直到预测结果满足预设标准，输出用于预测未来水位变化情况的洪涝预测模型；
预测模块：将当前风暴事件数据输入洪涝预测模型中，预测一定时间内的水位变化情况；
预警模块：如果预测时间内，出现水位超过预设警戒线的情况，则启动抗洪应急预案，否则预测内涝点位置，启动内涝应急预案。

Claims (2)

1.一种基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤A：获取历史风暴事件的监测数据以及在这一风暴事件中的水位实时变化情况，对获取的数据进行归一化处理；
所述水位实时变化情况为去除天文潮影响后t+1时刻相对t时刻的增水量
Figure FDA0003500478640000011
所述风暴潮事件的监测数据包括t时刻的风暴中心最低气压
Figure FDA0003500478640000012
观测站点风速
Figure FDA0003500478640000013
风暴与观测站点最短距离
Figure FDA0003500478640000014
最大风速半径
Figure FDA0003500478640000015
所述的归一化处理的方法为：
Figure FDA0003500478640000016
Figure FDA0003500478640000017
Figure FDA0003500478640000018
其中，
Figure FDA0003500478640000019
为
Figure FDA00035004786400000110
归一化后的数值，T为该历史风暴潮监测数据的终止时间；
步骤B：将处理后的数据按比例随机分为训练集和测试集，将训练集数据输入长短期记忆网络中进行迭代训练，并用测试集数据验证每一次的训练模型，直到预测结果满足预设标准，输出用于预测未来水位变化情况的洪涝预测模型；
将处理后的历史数据表示为：
Figure FDA00035004786400000111
其中h为选择的监测数据总时长，单位为小时，以其中的0.8作为训练集，0.2作为测试集；
每隔一小时获取一次监测数据，总共提取12h的监测数据，则长短期记忆网络的输入参数分别为input_dim＝1，time_step＝12，batch_size＝50，添加dropout正则化参数，取值为0.2，模型优化器为Adma算法；
测试训练模型的方法为：向训练模型中输入测试集数据，将每个时间得到的增水量预测值进行反归一化处理后进行叠加，再添加天文潮对水位高度的影响后得到预测增水量，并与实际增水量进行比较；评价预测模型的标准为平均绝对误差，
Figure FDA0003500478640000021
其中，n为测试集的总样本数，Yi为训练模型对样本i计算的预测增水量，
Figure FDA0003500478640000022
为样本i对应的实际增水量；
步骤C：将当前风暴事件数据输入洪涝预测模型中，预测一定时间内的水位变化情况，将实际风暴潮的参数进行归一化处理后输入预测模型，将每个时间间隔预测的增水量进行反归一化处理后分时段叠加，再添加天文潮对水位的影响即可预测得到t时刻的水位总高；
步骤D：如果预测时间内的任意时刻，存在Ht≥H海堤，即出现水位超过预设警戒线的情况，则启动抗洪应急预案，否则通过导入检查井位置、管道材料、排口位置、子汇水区、雨量计构建该城市的SWMM排水管网模型，向SWMM模型中输入当前风暴潮带来的降雨事件参数，预测得到会发生溢流情况的溢流节点位置和总数，并根据溢流节点总数给出相应的内涝风险等级，启动内涝应急预案。
2.基于权利要求1所述的基于长短期记忆网络的风暴潮洪涝预警方法的风暴潮洪涝预警系统，其特征在于：包括
预处理模块：获取历史风暴事件的监测数据以及在这一风暴事件中的水位实时变化情况，对获取的数据进行归一化处理；
所述风暴潮事件的监测数据包括t时刻的风暴中心最低气压
Figure FDA0003500478640000023
观测站点风速
Figure FDA0003500478640000024
风暴与观测站点最短距离
Figure FDA0003500478640000025
最大风速半径
Figure FDA0003500478640000026
训练模块：将处理后的数据按比例随机分为训练集和测试集，将训练集数据输入长短期记忆网络中进行迭代训练，并用测试集数据验证每一次的训练模型，直到预测结果满足预设标准，输出用于预测未来水位变化情况的洪涝预测模型；
预测模块：将当前风暴事件数据输入洪涝预测模型中，预测一定时间内的水位变化情况；
预警模块：如果预测时间内，出现水位超过预设警戒线的情况，则启动抗洪应急预案，否则通过SWMM排水模型预测溢流节点位置和溢流节点占比，确定内涝风险等级，启动内涝应急预案。
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