摘要
本发明属于气象监测技术领域,提供了一种基于人工智能和数字孪生的城市道路极端天气实时预报与风险预警方法及系统。该系统包括数据采集层、数据处理与计算层、业务应用层和用户交互层。本发明通过融合雷达、气象、地理、市政等多源数据,利用人工智能技术进行短临降水精准预报,并驱动基于数字孪生技术的城市水文水力模型进行快速模拟,实现了对城市内涝风险的高精度、动态化、可视化预报与预警。本发明有效解决了传统预警方式精度差、时效慢、决策支持弱的问题,能够为城市安全管理提供从“被动应对”转向“主动防控”的技术支撑,显著提升城市应对极端天气事件的能力。
技术关键词
风险预警方法
城市道路
数字孪生体
积水
路面状态预测
多源异构数据
数字孪生技术
气象预报系统
深度强化学习算法
气象监测数据
风险预警系统
天气
地理信息数据
风险评估模型
水文
动态
水力
时空深度学习
交通监控
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快速反射镜
故障诊断方法
故障诊断模型
数字孪生体
长短期记忆单元
卸载方法
备用服务器
均匀噪声
服务器集群
卸载策略
土壤体积含水量
动态预测方法
饱和导水率
积水
土壤入渗能力
腐蚀速率预测
监测控制系统
风险预警方法
粒子群优化算法
数字孪生