基于知识图谱和机器学习的雨洪相似性分析方法和系统

摘要

本申请公开了一种基于知识图谱和机器学习的雨洪相似性分析方法和系统，通过对独立性检验后的暴雨特征指标集和洪水特征指标集进行主成分分析和聚类分析，获得暴雨聚类集合与洪水聚类集合，以及暴雨聚类集合中每一暴雨聚类与洪水聚类结合中每一洪水聚类的映射关系，形成暴雨聚类与洪水聚类之间的经验概率定量匹配关系；结合知识图谱和机器学习的相关技术，将待检雨洪过程数据输入雨洪推荐模块，获得若干组历史上的相似雨洪过程数据；将相似雨洪过程数据分别输入雨洪关系知识图谱，给出相似度数值，并对相似度数值进行降序排列。本申请大大提高了预测的效率和精确度，解决了机器学习对多样本多特征处理处理的局限，以及有效性分析薄弱的问题。