[發明專利]一種基于k-means的風暴潮災害重點防御區選劃方法

有效

• 申請號: 202111166867.0
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113869438B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 羅陽;高超;巫建偉;劉進文;袁征;張繼偉
• 申請（專利權）人: 自然資源部第三海洋研究所
• 主分類號: G06F18/23213
• 分類號: G06F18/23213
• 代理公司: 廈門原創專利事務所(普通合伙) 35101
• 代理人: 郭金華

1.一種基于k-means的風暴潮災害重點防御區選劃方法，其特征在于：具體包括：

S01、獲取待選劃地區的風暴潮評估研究結果作為數據集；

S02、選取數據集中的一組獨立判斷指標及三組并列判斷指標共四組相異的元素指標作為初始類簇中心；所述一組獨立判斷指標為淹沒水深，所述三組并列判斷指標分別為受災人口、直接經濟損失和間接經濟損失；

S03、對作為初始類簇中心的四項指標分別進行單屬性K-Means聚類分析；所述步驟S03具體包括：

S031、從數據集中分別選取出作為初始類簇中心的四項指標：淹沒水深、受災人口、直接經濟損失和間接經濟損失的數據，將各類數據均分為兩類，即k＝2；并將各類數據的細分值從小到大進行排列；

S032、通過單屬性K-Means聚類分析確定四項指標的閥值：設元素閥值為x，設每個數據點為P_i，元素值為x_i，計算式為：其中：E為元素閥?值x與其余各數據點距離的平方和，求解E的最小值，對應的x即為元素的閥?值；

S033、根據步驟S032所求四項指標的閥值將淹沒水深、受災人口、直接經濟損失和間接經濟損失的數據分為大于閥值的上界部分和小于閥值的下界部分；

S034、利用制圖軟件將上界部分和下界部分對應的區域區分表示，得到分別基于四項指標的重點區域和非重點區域范圍；

S04、依據初始類簇中心的四項指標中的三組并列判斷指標的單屬性K-Means聚類分析結果進行空間疊加獲取潛在重點防御區范圍；

S05、依據初始類簇中心的四項指標對數據集進行多屬性K-Means聚類確定重點防御區。

2.根據權利要求1所述的一種基于k-means的風暴潮災害重點防御區選劃方法，其特征在于：所述步驟S04具體為：將步驟S03獲得的直接經濟損失、間接經濟損失和受災人口三項指標劃分出的重點區域和非重點區域通過空間疊加的方式進行疊加，得到基于三項指標下的潛在重點防御區范圍圖。

3.根據權利要求2所述的一種基于k-means的風暴潮災害重點防御區選劃方法，其特征在于：所述空間疊加具體包括：

根據各指標單屬性K-Means聚類分析確定對應的閥值；

利用所述閥值確定各指標的重點區域和非重點區域；

將各指標的重點區域和非重點區域進行對應空間的疊加；

依據空間的連續性原則及行政管理的便利性原則，對空間的疊加結果進行優化，獲得最終疊加結果。

4.根據權利要求3所述的一種基于k-means的風暴潮災害重點防御區選劃方法，其特征在于：所述步驟S05具體包括：

依據淹沒水深進行重點防御區確定：根據所述步驟S02中劃分出的關于淹沒水深指標的上界區域和下界區域，將基于淹沒水深指標確定的重點區域直接定為重點防御區；

依據直接經濟損失、間接經濟損失和受災人口進行重點防御區確定：根據所述步驟S04中劃分出的潛在重點防御區范圍，將此部分區域劃分為重點防御區；

將依據淹沒水深指標、直接經濟損失、間接經濟損失和受災人口確定的重點防御區進行空間疊加，得到指標體系下的重點防御區。

5.一種基于k-means的風暴潮災害重點防御區選劃系統，其特征在于：其包括：

數據集構建模塊，用于獲取待選劃地區的風暴潮研究數據進行特征分析與數據清洗以構建數據集；

聚類模塊，用于選取數據集中的元素指標作為初始類簇中心并進行K-Means聚類獲取指標所對應的閥值；所述聚類模塊具體包括：

選取單元，用于選取數據集中的元素指標作為初始類簇中心；

閥值獲取單元，用于通過單屬性K-Means聚類分析確定四項指標的閥值，其中設元素閥值為x，設每個數據點為P_i，元素值為x_i，計算式為：E為元素閥?值x與其余各數據點距離的平方和，求解E的最小值，對應的x即為元素的閥?值；

劃區分析模塊，用于根據所述聚類模塊輸出的閥值進行重點區域和非重點區域范圍的劃分；

空間疊加模塊，用于利用空間疊加法依據聚類模塊和劃區分析模塊輸出的結果進行空間疊加操作進行優化疊加獲取最終區劃結果。