CN115564134B - 一种防汛防涝预警系统及方法 - Google Patents

一种防汛防涝预警系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及防汛防涝技术领域，尤其涉及一种防汛防涝预警系统及方法，通过获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹，再结合汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险，从而在存在遭遇灾害风险时，预先向用户发出预警信息的定向推送，提醒用户取消前往对应目的地的计划，降低因灾害导致的意外事故的发生概率，相比于现有的仅仅向灾害发生区域的政府或居民发送定向推送的方式，综合考虑了可能来到灾害发生区域的人群和途径灾害发生区域的人群，预警信息的定向推送更加全面更加有效。

Description

一种防汛防涝预警系统及方法
技术领域
本发明涉及防汛防涝技术领域，尤其涉及一种防汛防涝预警系统及方法。
背景技术
由于近年来对防汛和防涝的愈发重视和部分地区面临防汛的严峻态势，如何在汛期地质灾害和洪涝灾害发生前提前进行预警，降低风险，减少事故的发生，成为备注关注的课题。
针对近期发生的汛期地质灾害事件，我们对现有技术进行了排查研究，发现传统的防汛防涝预警方式主要是通过媒体平台进行发布，但由于目前媒体的多元化，很难保证相关的居民、游客等人群能够注意到发布的预警消息，虽然也有如中国专利CN201910564756.1提出的一种农村基层防汛预报预警体系建设方法，通过采用平台与发布信息展播端自动互联的方式，向危险区域定向推送预报、预警信息，实现现场直观、及时、动态展示防汛信息，但该方法只考虑到了对危险区域定向预警，对于可能前往危险区域的人群则没有考虑，因此需要一种更加全面有效的防汛防涝预警方式。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种防汛防涝预警系统及方法，以解决目前预警定向发布方式不够全面有效的问题。
基于上述目的，本发明提供了一种防汛防涝预警方法，包括：
获取汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据；
获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹，包括用户的路线、目的地、出发、到达及返回时间；
根据用户的行程轨迹、汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
若存在风险，则对用户进行防汛防涝灾害预警信息的定向推送。
优选地，获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹包括：
若获取到用户的购票信息或订房信息，则：
根据购票信息或订房信息确定目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间；
若未获取到用户的车票购买信息、门票购买信息和订房信息，则根据用户的搜索记录、浏览记录、聊天记录，预测用户前往各地点的概率，并将概率高于阈值的地点输出为可能的目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间。
优选地，预测用户前往各地点的概率包括：
从用户的搜索记录、浏览记录、聊天记录中提取得到若干目标地点，形成目标地点数据集；
根据各目标地点的特征为其添加特征标签；
为用户在搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点和其特征标签的行为分别设置不同的权重；
基于用户行为和各行为权重计算得到各目标地点的优先指数；
将优先指数高于阈值的目标地点输出为可能的目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间。
优选地，历史出行行为数据包括用户在目的地特征不同和天气条件不同的情况下，选择的出行时间、出行工具行为数据。
优选地，计算优先指数的公式符合：
其中，E表示优先指数，N表示特征标签的数量，pi表示用户对第i个特征标签的偏好系数，mi表示用户搜索第i个特征标签的次数，ni表示用户浏览第i个特征标签的次数，li表示用户聊天记录中提到第i个特征标签的次数，wm、wn和wl分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及特征标签行为的权重，ms表示用户搜索目标地点的次数，ns表示用户浏览目标地点的次数，ls表示用户聊天记录中提到目标地点的次数，w1、w2和w3分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点行为的权重。
优选地，本方法还包括：
根据用户所处位置的变化，实时更新用户的行程轨迹的预测结果。
优选地，本方法还包括：
根据汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据和用户所处位置，判断用户到达指定地点的路线中是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
若存在风险，降低用户的社交软件中出现指定地点相关推荐的权重。
优选地，本方法还包括：
若判断用户到达指定地点的路线中存在遭遇地质灾害和涝灾的风险，则根据指定地点的特征和用户偏好，推荐具有相似特征和用户偏好的替代地点。
优选地，定向推送方式包括当用户搜索或浏览相关信息时弹出预警信息。
本说明书还提供一种防汛防涝预警系统，包括：
数据采集模块，用于获取汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据和用户的行为信息；
预测模块，用于预测用户的行程轨迹，包括用户的路线、目的地、出发、到达及返回时间；
风险评估模块，用于根据用户的行程轨迹、汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
预警模块，用于在存在风险时，对用户进行防汛防涝灾害预警信息的定向推送。
本发明的有益效果：通过获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹，再结合汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险，从而在存在遭遇灾害风险时，预先向用户发出预警信息的定向推送，提醒用户取消前往对应目的地的计划，降低因灾害导致的意外事故的发生概率，相比于现有的仅仅向灾害发生区域的政府或居民发送定向推送的方式，综合考虑了可能来到灾害发生区域的人群和途径灾害发生区域的人群，预警信息的定向推送更加全面更加有效。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的防汛防涝预警方法流程示意图；
图2为本发明实施例的防汛防涝预警系统框图。
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，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1所示，本说明书实施例提供一种防汛防涝预警方法，包括以下步骤：
S101获取汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据；
举例来说，可以通过未来降雨数据、灾害多发地点地质数据、排水能力数据等参数预测得到，上述汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据包括灾害发生的地点数据和时间段数据。
S102获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹，包括用户的路线、目的地、出发、到达及返回时间；
举例来说，上述方法包括两种情况，第一种是能够获取到用户的购票信息或订房信息的情况，在该情况下，购票信息和订房信息中已经包含目的地信息，前述购票信息包括门票购买信息和交通工具票购买信息等，得到目的地信息后，则根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间，举例来说，根据历史行为可以得出用户在目的地特征不同的情况下，选择的出行时间偏好，如目的地与用户所处位置在100公里以上时，用户偏好于在非工作日出行，再如若预测的出行时间存在下雨的可能，则用户选择步行和骑车出行的概率降低，路线会对应发生改变等。
另一种情况是没有获取到用户的购票信息或订房信息的情况，用户可能是没有提前进行购票或其他原因，在这种情况下，可以从用户的搜索记录、浏览记录、聊天记录中提取得到若干目标地点，形成目标地点数据集；
根据各目标地点的特征为其添加特征标签，如特征标签可包括避暑、温泉、车展等不同类型的特征标签，用于表征用户会根据特征选择该目的地的可能性。
之后为用户在搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点和其特征标签的行为分别设置不同的权重，举例来说，可将搜索记录的权重设置为较高，浏览记录的权重设置为较低，提及目标地点的权重设置为较高，提及特征标签的权重设置为较低。
进而基于用户行为和各行为权重计算得到各目标地点的优先指数，优先指数越高，表示用户选择该地点作为目的地的倾向越高，将优先指数高于阈值的目标地点输出为可能的目的地；
之后按照同样方法，根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间。
S103得到上述数据后，根据用户的行程轨迹、汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
S104若存在风险，则对用户进行防汛防涝灾害预警信息的定向推送。
本说明书实施例提供的防汛防涝预警方法，通过获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹，再结合汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险，从而在存在遭遇灾害风险时，预先向用户发出预警信息的定向推送，提醒用户取消前往对应目的地的计划，降低因灾害导致的意外事故的发生概率，相比于现有的仅仅向灾害发生区域的政府或居民发送定向推送的方式，综合考虑了可能来到灾害发生区域的人群和途径灾害发生区域的人群，预警信息的定向推送更加全面更加有效。
作为一种实施方式，计算优先指数的公式符合：
其中，E表示优先指数，N表示特征标签的数量，pi表示用户对第i个特征标签的偏好系数，mi表示用户搜索第i个特征标签的次数，ni表示用户浏览第i个特征标签的次数，li表示用户聊天记录中提到第i个特征标签的次数，wm、wn和wl分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及特征标签行为的权重，ms表示用户搜索目标地点的次数，ns表示用户浏览目标地点的次数，ls表示用户聊天记录中提到目标地点的次数，w1、w2和w3分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点行为的权重。
其中偏好系数可以根据用户输入得到，或根据用户历史行为分析得到。
作为一种实施方式，本方法还包括：
根据用户所处位置的变化，实时更新用户的行程轨迹的预测结果。
举例来说，由于当用户所处位置变化时，距离信息会发生改变，尤其是用户已经在路途中时，行为特征也会发生改变，因此实时更新才能得到更准确的预测结果。
作为一种实施方式，本方法还包括：
根据汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据和用户所处位置，判断用户到达指定地点的路线中是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
若存在风险，降低用户的社交软件中出现指定地点相关推荐的权重。
当前，用户使用的社交软件中，如抖音、小红书等往往会根据用户的浏览记录、喜好向用户推荐游玩地点，对此我们首先构思了当游玩地点存在灾害风险时，将对应游玩地点的推荐权重降低的方式，但这种考虑不够全面，尤其是对于灾害风险地点是某条道路时，社交平台本就不会推荐道路相关的信息，因此我们根据用户所处位置，结合用户历史出行路线习惯，对前往指定地点的路线进行预测，并判断，用户到达指定地点的路线中是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险。能够更全面有效地降低意外事故发生的概率，上述指定地点可以是平台上的热门地点，或在向用户推送前对地点进行筛查。
作为一种实施方式，本方法还包括：若判断用户到达指定地点的路线中存在遭遇地质灾害和涝灾的风险，则根据指定地点的特征和用户偏好，推荐具有相似特征和用户偏好的替代地点。
基于用户的出行需求，在指定地点存在风险时，通过向用户推荐替代地点的方式，转移用户的注意力，从而进一步减少用户前往风险地区或风险路线的可能性。
作为一种实施方式，上述定向推送方式既可以包括传统的短信、平台消息推送，也可以包括当用户搜索或浏览相关信息时弹出预警信息，更加醒目。
本说明书实施例还提供一种防汛防涝预警系统，如图2所示，包括：
数据采集模块，用于获取汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据和用户的行为信息；
预测模块，用于预测用户的行程轨迹，包括用户的路线、目的地、出发、到达及返回时间；
风险评估模块，用于根据用户的行程轨迹、汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
预警模块，用于在存在风险时，对用户进行防汛防涝灾害预警信息的定向推送。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种防汛防涝预警方法，其特征在于，所述方法包括：
获取汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据；
获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹，包括用户的路线、目的地、出发、到达及返回时间；
根据用户的行程轨迹、汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
若存在风险，则对用户进行防汛防涝灾害预警信息的定向推送；
所述获取用户的行为信息，预测用户的行程轨迹包括：
若获取到用户的购票信息或订房信息，则：
根据购票信息或订房信息确定目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间；
若未获取到用户的车票购买信息、门票购买信息和订房信息，则根据用户的搜索记录、浏览记录、聊天记录，预测用户前往各地点的概率，并将概率高于阈值的地点输出为可能的目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间；
所述预测用户前往各地点的概率包括：
从用户的搜索记录、浏览记录、聊天记录中提取得到若干目标地点，形成目标地点数据集；
根据各目标地点的特征为其添加特征标签；
为用户在搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点和其特征标签的行为分别设置不同的权重；
基于用户行为和各行为权重计算得到各目标地点的优先指数；
将优先指数高于阈值的目标地点输出为可能的目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间；
所述历史出行行为数据包括用户在目的地特征不同和天气条件不同的情况下，选择的出行时间、出行工具行为数据；
所述方法还包括：
根据汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据和用户所处位置，判断用户到达指定地点的路线中是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
若存在风险，降低用户的社交软件中出现指定地点相关推荐的权重；
计算优先指数的公式符合：
；
其中，E表示优先指数，N表示特征标签的数量，表示用户对第i个特征标签的偏好系数，/>表示用户搜索第i个特征标签的次数，ni表示用户浏览第i个特征标签的次数，/>表示用户聊天记录中提到第i个特征标签的次数，Wm、Wn和/>分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及特征标签行为的权重，/>表示用户搜索目标地点的次数，/>表示用户浏览目标地点的次数，/>表示用户聊天记录中提到目标地点的次数，w1、w2和w3分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点行为的权重。
2.根据权利要求1所述的防汛防涝预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据用户所处位置的变化，实时更新用户的行程轨迹的预测结果。
3.根据权利要求1所述的防汛防涝预警方法，其特征在于，定向推送方式包括当用户搜索或浏览相关信息时弹出预警信息。
4.一种防汛防涝预警系统，包括：
数据采集模块，用于获取汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据和用户的行为信息；
预测模块，用于预测用户的行程轨迹，包括用户的路线、目的地、出发、到达及返回时间；
风险评估模块，用于根据用户的行程轨迹、汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据，判断用户在行程轨迹上是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
预警模块，用于在存在风险时，对用户进行防汛防涝灾害预警信息的定向推送；
所述预测用户的行程轨迹包括：
若获取到用户的购票信息或订房信息，则：
根据购票信息或订房信息确定目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间；
若未获取到用户的车票购买信息、门票购买信息和订房信息，则根据用户的搜索记录、浏览记录、聊天记录，预测用户前往各地点的概率，并将概率高于阈值的地点输出为可能的目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间；
所述预测用户前往各地点的概率包括：
从用户的搜索记录、浏览记录、聊天记录中提取得到若干目标地点，形成目标地点数据集；
根据各目标地点的特征为其添加特征标签；
为用户在搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点和其特征标签的行为分别设置不同的权重；
基于用户行为和各行为权重计算得到各目标地点的优先指数；
将优先指数高于阈值的目标地点输出为可能的目的地；
根据用户所处位置与目的地之间的距离，以及用户的历史出行行为数据，预测用户的路线、出发、到达及返回时间；
所述历史出行行为数据包括用户在目的地特征不同和天气条件不同的情况下，选择的出行时间、出行工具行为数据；
所述预警模块还用于根据汛期地质灾害预测数据和涝灾预测数据和用户所处位置，判断用户到达指定地点的路线中是否存在遭遇地质灾害和涝灾的风险；
若存在风险，降低用户的社交软件中出现指定地点相关推荐的权重；
其中计算优先指数的公式符合：
；
其中，E表示优先指数，N表示特征标签的数量，表示用户对第i个特征标签的偏好系数，/>表示用户搜索第i个特征标签的次数，ni表示用户浏览第i个特征标签的次数，/>表示用户聊天记录中提到第i个特征标签的次数，Wm、Wn和/>分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及特征标签行为的权重，/>表示用户搜索目标地点的次数，/>表示用户浏览目标地点的次数，/>表示用户聊天记录中提到目标地点的次数，w1、w2和w3分别表述搜索记录、浏览记录和聊天记录中提及目标地点行为的权重。
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