基于智能体的多尺度城市内涝道路交通暴露性预测方法

专利主权项内容

。1.基于智能体的多尺度城市内涝道路交通暴露性预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：内涝情景下的道路暴露性影响特征分析；S2：道路交通空间多尺度暴露性单元划分；S3：耦合未来气候数据的多尺度城市道路交通暴露性预测；S4：暴雨内涝道路交通暴露性量化计算；S5：基于智能体预测未来气候下城市道路交通暴露性；其中，步骤S1包括以下子步骤：S11：道路交通暴露性影响因子分析；S12：道路交通暴露性形成过程分析；S13：显性及隐性影响特征识别；其中，步骤S2中设计了四种道路交通空间尺度暴露性单元，具体包括：一级大尺度暴露性单元，即仅包含城市快速路；二级较大暴露性单元，即仅包含城市快速路与主干路；三级中尺度暴露性单元，即包含城市快速路、主干路与次干路；四级小尺度暴露性单元，即包含城市快速路、主干路、次干路与支路；具体步骤如下：S21：通过分析四种尺度的空间尺度效应，研究其几何形态特征，总结它们的差异性和相似性规律，得到不同尺度间暴露性单元的空间关联和约束关系；S22：采用相关性分析方法进行属性特征分析，探究道路交通暴露性表征随尺度变化的规律，研究暴露性要素的转换和变化机制，得出不同尺度间暴露性单元的属性关联和约束关系；S23：构建多尺度暴露性单元的几何形态，先得到一级大尺度暴露性单元的几何形态，然后，基于S21一级暴露性单元与次一级尺度之间的空间关联和约束关系，结合更高精度的数据和水流运动特征，得到二级较大尺度暴露性单元的几何形态，并依次获取其他暴露性单元的空间信息，实现从大尺度到小尺度的暴露性单元几何形态构建；S24：根据不同尺度的暴露性模拟预测需求，设计多尺度暴露性单元的属性特征，顾及S22尺度之间的属性关联和约束关系，为不同尺度暴露性单元设计适合的属性特征；其中，步骤S3具体如下，步骤S3利用气象水文耦合技术，分别将气候预估降水预报数据Coupled ModelIntercomparison Project Phase 6，CMIP6和高分辨率的短时临近降水预报数据TheIntegrated Nowcasting through Comprehensive Analysis，INCA作为内涝模型的降雨输入，模拟预测不同尺度下城市道路暴露性，具体的，包括以下步骤：S31：CMIP6气候预估数据获取及预处理；S32：INCA高分辨率的短时临近降水预报数据获取及处理；S33：基于气象内涝耦合技术的多尺度道路交通暴露性预测；其中，步骤S4包括以下子步骤：S41：轨迹数据预处理；S42：暴露性计算指标选取；S43：特征指标量化处理；S44：基于灰狼优化-支持向量机识别道路交通直接暴露性特征；S45：利用梯度提升树计算道路交通间接暴露性特征权重；其中，所述S5包括以下子步骤：S51：构建道路交通暴露性智能体模型；S52：制定车辆智能体的主体行为规则与客体行为规则；S53：城市道路交通暴露性动态模拟；S54：基于智能体预测多尺度下道路交通暴露性。