[發明專利]基于GA優化BP神經網絡的城市暴雨災害風險評估方法及系統

在審

• 申請號: 202110577159.X
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113177737A
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 任禹蒙;高夢宇;張興海
• 申請（專利權）人: 南京恩瑞特實業有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 江蘇舜點律師事務所 32319
• 代理人: 杜東輝

本發明公開了基于GA優化BP神經網絡的城市暴雨災害風險評估方法及系統，涉及城市暴雨災害風險評估的技術領域，旨在解決目前所采用的評估方法本身存在評價機理不夠直觀、評估結果的可信度不足、缺乏實時動態的風險評估的問題。其技術方案要點是建立包括致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體的脆弱性、防災抗災能力的暴雨災害風險評估體系；基于k?means聚類歷史災損數據生成風險等級標簽；根據所述暴雨災害風險評估體系和風險等級標簽，構建GA優化神經網絡暴雨災害風險評估模型；將實時降雨量輸入所述暴雨災害風險評估模型中，獲得特定時段內的風險等級標簽。本發明達到了提高評估全面性和準確性的效果。

技術領域

本發明涉及城市暴雨災害風險評估的技術領域，尤其是涉及一種基于GA優化BP神經網絡的城市暴雨災害風險評估方法及系統。

背景技術

當前，我國每年由于自然災害受到的人員傷亡和經濟損失數目巨大，其中暴雨引發的災害及衍生災害在城市中十分普遍，因此迫切需要構建一個針對城市區域的暴雨災害風險評估模型，對潛在可能發生的風險進行評估，既可以為城市土地資源利用提供參考，也對城市防災減災發揮著重要作用。

暴雨洪澇災害風險評估是對其風險發生的強度和形式進行定量評定和估計。要進行風險評估，首先必須存在風險源，即存在自然災變；第二，必須有風險承載體(承災體)，即人類社會，自然災害是自然力作用于承災體的結果。因此，暴雨洪澇風險評估實際上是評估暴雨洪澇對承災體的負面影響。

關于暴雨洪澇災害風險評估，國內外學者做了大量研究，認為災害的形成是承載體脆弱性、致災因子和暴露度等方面綜合作用的結果。暴雨洪澇災害風險評估應綜合考慮致災因子、承災體和防災能力等因素，構建評估模型開展風險評估，其主要包括暴雨災害危險性、承災體暴露性、承災體脆弱性以及綜合風險分析，風險等級劃分及其風險應對措施等內容。

暴雨洪澇災害所造成的損失是由眾多災害影響因素相互作用的結果，而這些影響因素無法用精確的數學模型來描述。目前所采用的評估方法本身存在諸多不足，如評價機理不夠直觀、部分評價方法由于其建立的數學基礎本身的原因，影響評估結果的可信度等。同時，防范暴雨洪澇災害迫切需要實時動態的風險評估，而當前災害風險實時評估的工作相對匱乏。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于GA優化BP神經網絡的城市暴雨災害風險評估方法及系統，其具有提高評估全面性和準確性的效果。

本發明的上述發明目的一是通過以下技術方案得以實現的：

一種基于GA優化BP神經網絡的城市暴雨災害風險評估方法，包括以下步驟：

建立包括致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體的脆弱性、防災抗災能力的暴雨災害風險評估體系；

基于k-means聚類歷史災損數據生成風險等級標簽，所述風險等級標簽包括有極高風險、高風險、中風險和低風險四個標簽；

根據所述暴雨災害風險評估體系和風險等級標簽，構建GA優化神經網絡暴雨災害風險評估模型；

將實時降雨量輸入所述暴雨災害風險評估模型中，獲得特定時段內的風險等級標簽。

本發明進一步設置為：所述致災因子危險性由等效日降雨量衡量，所述等效日降雨量在某一時段的轉換關系為：

D＝εPT^β

其中，D為等效日降雨量，P為T時長的降雨量，ε和β為轉化系數；

所述致災因子的危險性的量化計算公式為：

其中，W為暴雨致災因子危險性，p′為累計降雨量閾值，當等效日降雨量D小于p′時，致災因子危險性為0，當等效日降雨量超過p′時，致災因子危險性呈指數型增長。