本发明涉及洪水预报，具体为一种数据驱动的洪水实时预报方法和系统。
背景技术：
1、洪水灾害作为全球范围内极具破坏力的自然灾害，持续对人类社会的生命财产安全及经济活动构成严峻挑战。在我国受季风性气候的影响，降雨分布不均，加剧了洪水灾害的频发与严重性，不仅造成了巨大的经济损失，还频繁引发地质灾害，对生态环境造成深远影响。传统的洪水预报方法主要依赖于水文数据资源和流域物理模型，一定程度上可以还原水文物理过程，但无法适应水文要素的复杂演变规律，此外现有技术缺乏有效的数据挖掘技术，难以捕捉到数据之间的内在联系，从而无法实现数据信息的高效利用和灾害预警。
2、鉴于流域内暴雨洪水事件的高发性和突发性，以及流域自然调蓄能力的局限性，构建一个高效、精准的洪水模拟、预报与预警系统显得尤为重要。针对上述问题，需要提出一种数据驱动洪水实时预报方法与系统，该系统巧妙融合水文物理信息与机器学习算法，构建一套综合性的流域洪水预警系统。基于此可以深度分析和整合流域水文、气象等多维度数据，通过智能算法进行分析与预测，实现流域水量的精准模拟，显著提升流域应对自然灾害的能力，最大限度地减少灾害带来的损失。
技术实现思路
1、针对现有方法的不足以及实际应用的需求，本发明充分融合了水文物理信息与智能学习算法，利用智能算法对流域水量进行分析、预测及验证，以实现流域水量的精确模拟与前瞻性预报，可以有效提升流域在面对洪水等灾害的响应速度与应对能力。一方面本发明提供了一种数据驱动的洪水实时预报方法，其包括如下步骤：选定监测流域范围，基于监测范围中的观测站点获取监测流域的水文初始信息和降雨初始数据；建立预报数据优化模型，通过所述预报数据优化模型对所述水文初始信息和所述降雨初始数据进行处理，以获得监测流域的洪水预报数据集；依据所述洪水预报数据集构建径流预测模型，利用所述径流预测模型分析监测流域出口处的水流输入量；引入神经网络模型对所述洪水预报数据集和所述水流输入量进行信息重构，并获得分级预报数据集和重构后的监测流域输入量；结合所述分级预报数据集、重构后的监测流域输入量以及监测参数评估体系对监测流域范围进行实时分析和洪水预警。本发明融合了水文信息、学习算法和智能网络模型等技术，对流域进行实时分析和预警，为决策者提供准确信息，有助于提前制定洪水灾害应对措施，减轻灾害带来的影响程度。
2、可选地，所述建立预报数据优化模型，通过所述预报数据优化模型对所述水文初始信息和所述降雨初始数据进行处理，以获得监测流域的洪水预报数据集包括：基于监测流域范围的历史数据建立预报数据优化模型，所述预报数据优化模型包括数据标准化函数和数据归一化函数；利用所述数据标准化函数和所述数据归一化函数获得监测流域的洪水预报数据集，所述洪水预报数据集包括监测流域的水文信息和降雨数据。本发明应用数据标准化和归一化函数处理水文初始信息和降雨初始数据，为后续径流预测模型的构建提供了高质量的数据支撑。
3、可选地，所述依据所述洪水预报数据集构建径流预测模型包括：所述径流预测模型，满足如下关系：
4、
5、其中，表示时段内流域出口处的有效径流输入量，表示时段内监测流域的降雨要素，表示时段内监测流域的预测降雨量，表示时段内监测流域的影响滞时，表示监测流域下垫面因素的影响权重，表示时段内监测流域的蒸发量。本发明综合考虑多种变量，能够更全面地反映流域内的水文变化过程，提高预测的准确性，可以更准确地模拟流域内的水流运动规律，有助于减少预测误差，提高洪水预报的精度。
6、可选地，所述利用所述径流预测模型分析监测流域出口处的水流输入量包括；通过所述径流预测模型获得任意时段内监测流域出口处的有效径流输入量；基于所述有效径流输入量得到监测流域出口处的水流输入量。本发明的径流预测模型能够实时接收和处理监测数据，从而快速计算出任意一个时段内的有效径流输入量，使得模型能够迅速响应流域内的水文变化，为洪水预警和应急响应提供及时的信息支持。
7、可选地，所述引入神经网络模型对所述洪水预报数据集和所述水流输入量进行信息重构，并获得分级预报数据集和重构后的监测流域输入量包括：所述神经网络模型结合时间序列特征对所述洪水预报数据集进行信息重构，以获得分级预报数据集。本发明的神经网络模型具有强大的非线性拟合能力和自学习能力，能够捕捉洪水预报数据集中复杂的时间序列特征和空间分布规律，对水文信息特征进行学习和重构，能够更准确地模拟流域内的水文过程，从而提高洪水预报的精度。
8、可选地，所述引入神经网络模型对所述洪水预报数据集和所述水流输入量进行信息重构，并获得分级预报数据集和重构后的监测流域输入量包括：基于所述分级预报数据集、所述神经网络模型和所述水流输入量对径流预测模型进行优化，并获得优化后的径流预测模型。本发明的神经网络模型可以依据时间序列特征对洪水预报数据集进行信息重构，进而识别出影响径流的关键因素，从而提高径流预测模型的预测精度，提高数据驱动洪水实时预报方法的实用性和灵活性。
9、可选地，所述优化后的径流预测模型，满足如下关系：
10、
11、其中，表示神经网络优化后时段内监测流域的流量，表示基于神经网络将时段分割为个时间区间，表示时段内任意时间区间监测流域的预测降雨量，表示监测流域的水量平衡系数，表示时段内任意时间区间监测流域的有效径流输入量，表示时段内任意时间区间监测流域的平均流量，表示时段内监测流域的流量损失参数。本发明优化后的模型通过神经网络对洪水预报数据集和水流输入量进行信息重构，能够捕捉数据中的非线性关系和隐藏模式，从而可以准确反映流域内的实际水文过程，从而提高预测结果的准确性。
12、可选地，所述结合所述分级预报数据集、重构后的监测流域输入量以及监测参数评估体系对监测流域范围进行实时分析和洪水预警包括：基于监测流域范围的历史信息构建监测参数评估体系，所述监测参数评估体系包括流域蓄水能力评估模型、监测参数稳定性评估模型、监测参数相关性评估模型和监测参数误差分析模型；
13、所述流域蓄水能力评估模型，满足如下关系：
14、
15、其中，表示监测流域的蓄水量变化率，表示监测流域的调蓄面积，表示监测流域时间段的历史流量，表示监测流域的监测时间；
16、所述监测参数稳定性评估模型，满足如下关系：
17、
18、其中，表示时段内监测参数的稳定值，表示时段内监测参数的实测值，表示时段内监测参数优化后的预测值，表示时段内监测参数的实测平均值，表示监测参数的测量次数；
19、所述监测参数相关性评估模型，满足如下关系：
20、
21、其中，表示时段内监测参数的相关性系数，表示时段内监测参数的实测值，表示时段内监测参数优化后的预测值，表示时段内监测参数的实测平均值，表示时段内监测参数优化后的预测平均值，表示监测参数的测量次数；
22、所述监测参数误差分析模型，满足如下关系：
23、
24、其中，表示时段内监测参数的绝对误差值，表示时段内监测参数的实测值，表示时段内监测参数优化后的预测值；
25、
26、其中，表示时段内监测参数的相对误差值，表示时段内监测参数的实测值，表示时段内监测参数优化后的预测值。本发明构建的监测参数评估体系，可以全面评估监测流域的水文状况，能够实时反映流域内的水流变化情况，为洪水预警提供准确的数据支持。同时，结合分级预报数据集可以实现不同时间尺度和不同精度的洪水预警，提高预警方法的及时性和准确性。
27、可选地，所述结合所述分级预报数据集、重构后的监测流域输入量以及监测参数评估体系对监测流域范围进行实时分析和洪水预警包括：依据所述分级预报数据集、重构后的监测流域输入量、蓄水量变化率、稳定值、相关性系数、绝对误差值以及相对误差值对监测流域进行实时分析和洪水预警。本发明实时分析和洪水预警系统能够迅速处理监测数据，并基于最新的预测结果和评估指标发出预警信息，有助于及时采取洪水灾害应对措施，减少灾害带来的经济损失。
28、第二方面，为能够高效地执行本发明所提供的一种数据驱动的洪水实时预报方法，本发明还提供了一种数据驱动的洪水实时预报系统，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明第一方面所述的数据驱动的洪水实时预报方法。本发明的数据驱动的洪水实时预报系统，结构紧凑、性能稳定，能够稳定地执行本发明提供的数据驱动的洪水实时预报方法，提升本发明整体适用性和实际应用能力。
1.一种数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述建立预报数据优化模型，通过所述预报数据优化模型对所述水文初始信息和所述降雨初始数据进行处理，以获得监测流域的洪水预报数据集包括：
3.根据权利要求1所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述依据所述洪水预报数据集构建径流预测模型包括：
4.根据权利要求3所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述利用所述径流预测模型分析监测流域出口处的水流输入量包括；
5.根据权利要求1所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述引入神经网络模型对所述洪水预报数据集和所述水流输入量进行信息重构，并获得分级预报数据集和重构后的监测流域输入量包括：
6.根据权利要求5所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述引入神经网络模型对所述洪水预报数据集和所述水流输入量进行信息重构，并获得分级预报数据集和重构后的监测流域输入量包括：
7.根据权利要求6所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述优化后的径流预测模型，满足如下关系：
8.根据权利要求1所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述结合所述分级预报数据集、重构后的监测流域输入量以及监测参数评估体系对监测流域范围进行实时分析和洪水预警包括：
9.根据权利要求1所述的数据驱动的洪水实时预报方法，其特征在于，所述结合所述分级预报数据集、重构后的监测流域输入量以及监测参数评估体系对监测流域范围进行实时分析和洪水预警包括：
10.一种数据驱动的洪水实时预报系统，其特征在于，其特征在于，系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-9任一项所述的数据驱动的洪水实时预报方法。
