一种基于机器学习技术的城市内涝预测方法、电子设备及存储介质

一种基于机器学习技术的城市内涝预测方法、电子设备及存储介质，属于城市内涝预测技术领域。为解决城市内涝预测中存在的准确性和时效性不足的问题，本发明包括从环境监测数据中提取暴雨致涝数据，构建数学模型，并对采集的暴雨致涝数据进行预处理；采用基于边缘剥离聚类算法，分析潜在集群的分层结构，以迭代方式估计边界点，并将其与内层点关联，去除暴雨致涝数据中的干扰点，得到去除干扰点后的暴雨致涝数据；设计YJ‑MICPCA算法进行暴雨致涝数据的主特征提取；构建CNN城市内涝预测模型，然后利用主特征提取后的暴雨致涝数据对CNN城市内涝预测模型进行训练，得到训练好的CNN城市内涝预测模型，用于对城市内涝进行预测。