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城市積水道路監(jiān)測(cè)積水趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的模型構(gòu)建

2025年07月03日 16:03山東競(jìng)道光電科技有限公司點(diǎn)擊量:32

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  在城市積水道路監(jiān)測(cè)中,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)積水趨勢(shì)對(duì)于及時(shí)采取防汛排澇措施至關(guān)重要。模型構(gòu)建作為預(yù)測(cè)的核心環(huán)節(jié),需綜合考慮多種因素,以確保預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性和實(shí)用性。

  構(gòu)建積水趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,首要任務(wù)是收集全面的歷史數(shù)據(jù)。這包括不同降雨強(qiáng)度下的道路積水深度、積水持續(xù)時(shí)間、排水系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài),以及氣象預(yù)報(bào)信息等。這些數(shù)據(jù)為模型訓(xùn)練提供了豐富的樣本,有助于捕捉積水變化的內(nèi)在規(guī)律。

  在模型選擇上,可結(jié)合積水形成的物理機(jī)制和統(tǒng)計(jì)特性,采用時(shí)間序列分析或機(jī)器學(xué)習(xí)算法。時(shí)間序列分析如ARIMA模型,能夠捕捉積水深度隨時(shí)間變化的趨勢(shì)和周期性,適用于短期預(yù)測(cè)。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則能處理更復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系,通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的模式,對(duì)未來(lái)積水趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

  為提高模型預(yù)測(cè)精度,還需引入實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入。通過(guò)在關(guān)鍵路段部署水位傳感器,實(shí)時(shí)獲取積水深度信息,并將這些數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)融入模型中,使預(yù)測(cè)結(jié)果更加貼近實(shí)際情況。同時(shí),結(jié)合氣象部門(mén)提供的實(shí)時(shí)降雨預(yù)報(bào),模型能夠提前預(yù)判降雨對(duì)積水的影響,延長(zhǎng)預(yù)測(cè)時(shí)效。

  模型構(gòu)建完成后,需進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證和優(yōu)化。通過(guò)對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際積水情況,評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性。針對(duì)預(yù)測(cè)偏差,調(diào)整模型參數(shù)或改進(jìn)算法結(jié)構(gòu),不斷提升預(yù)測(cè)性能。

  城市積水道路監(jiān)測(cè)中的積水趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建,是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、算法支撐、實(shí)時(shí)更新的過(guò)程。通過(guò)科學(xué)構(gòu)建和持續(xù)優(yōu)化模型,能夠?yàn)槌鞘蟹姥磁艥程峁┯辛Φ臎Q策支持,有效減輕積水對(duì)城市交通和居民生活的影響。


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