【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
基于RBF神经网络?云模型的城市水灾害风险预测方法，其特征在于，按如下步骤进行：（1）将分析确定的城市水灾害事件的评价因子作为云模型的评价因子，并且确定各评价因子的等级和相应等级下的指标范围；（2）根据确定的各评价因子的等级对应的指标范围，确定云模型的期望Ex和熵En，由正向正态云发生器及半云发生器生成各评价因子隶属于各风险等级的综合云模型；（3）根据评价因子的实测值和各等级的指标范围确定各评价因子的权重，第i个评价因子的权重为其中，式中，wi为第i个评价因子的权重；ai为m个评价因子实测平均值与该评价因子各级指标下限平均值之比；cij为第i个评价因子的第j个实测值；Sil为第i个评价因子在等级l下的下限值；n为评价因子个数；m为第i个评价因子的实测样本数，l为等级数；（4）将云模型的评价因子的历史数据输入RBF神经网络的输入层做为RBF神经网络的训练样本集，对RBF神经网络进行训练，完成RBF神经网络的建模；将云模型的评价因子的实测数据输入训练后的RBF神经网络进行仿真预测，得到各评价因子的预测值；（5）将步骤（4）中得到的各评价因子的预测值代入步骤（2）中得到的综合云模型，综合云模...
【技术特征摘要】
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