【摘 要】
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城市化进程日益加快，老旧城区对极端天气的处理能力不足，造成部分区域的城市内涝，影响人民群众正常生产生活，因此构建城市内涝监测系统具有现实意义。本文提出了一个基于NB网络的城市内涝监测系统，在城市各区域布点并实时监测积水深度数据，将采集的数据通过NB网络上传至OneNET网络平台。同时设置服务器训练出基于机器学习的城市内涝预测模型，结合周期数据预测出内涝危险等级，实现在内涝前期给出预警，在一定程度上
【机 构】
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广东省电信规划设计院有限公司福州分公司
【基金项目】
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基于能量采集的认知无线电频谱感知及接入方法的研究（No.61871133）； 非理想条件下认知无线电频谱感知技术的研究（No.2018J01789）资助；
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城市化进程日益加快，老旧城区对极端天气的处理能力不足，造成部分区域的城市内涝，影响人民群众正常生产生活，因此构建城市内涝监测系统具有现实意义。本文提出了一个基于NB网络的城市内涝监测系统，在城市各区域布点并实时监测积水深度数据，将采集的数据通过NB网络上传至OneNET网络平台。同时设置服务器训练出基于机器学习的城市内涝预测模型，结合周期数据预测出内涝危险等级，实现在内涝前期给出预警，在一定程度上保障人民群众的生产生活安全。实际应用结果表明，该系统在内涝监测实时性和危险等级预测精确度等都有明显的成效，符合城市内涝监测的需求。
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