1、“.....并介绍了当前大数据在城市防汛相关行业的应用情况，通过总结相关行业在数据挖掘技术涝风险管理工作水平亟待进步提高。当前我国城市防汛的整体解决方案仍在探索和实践中，部分城市面临基础设施老化，管理模式粗放，信息化水平差等问题，制约了城市防汛工作的进展。面对城市防汛管理工作中的问题，利用数据挖掘技术，对海量的气象水文调度工情数据进行协同分析，并做出相应的辅助决策建议，能够为提升城市防汛工作的水平起到重要的推动作用。大数据的概念，由在年杂志中首次提出，近余年来，大数据正在改变着人们的生活方式，推动着社会的全面发展。大数据价值的实现，离不开数据挖掘技学方法，也包括近年来较为流行的基于机器学习的数据挖掘方法。其中适用于防汛工作的机器学习方法至少有种主成分分析聚类分析深度学习。这些算法各有其长处，也各自有其不能解决的问题。因此，需要对这些方法进行深入的了解......”。

2、“.....再结合业务需求，找到最为合理的数据挖掘技术。回归分析。回归分析是最常用的预测模型，通过分析现象之间相关性，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根城市防汛中数据挖掘技术的应用治河防洪工程论文对海量的气象水文调度工情数据进行协同分析，并做出相应的辅助决策建议，能够为提升城市防汛工作的水平起到重要的推动作用。大数据的概念，由在年杂志中首次提出，近余年来，大数据正在改变着人们的生活方式，推动着社会的全面发展。大数据价值的实现，离不开数据挖掘技术，数据挖掘技术主要包括相关分析统计分析机器学习等算法，机器学习是目前数据挖掘中的主要技术手段。过去年，虽然算法原理没有显著的突破和提高，但是随着海量大数据的获取传输技术的发展......”。

3、“.....找到城市防汛工作与数据挖掘技术的结合点，以期为推动城市防汛工作以及信息化技术的发展提供借鉴。数据挖掘技术的流程和方法通过数据挖掘技术，发现隐藏在数据背后的信息和规律，寻找相关性，并借此发现其共有属性，从而预测未来，是实现大数据价值的主要途径。如何利用好数据挖掘技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息和潜在的规律，是数据挖掘技术研究的重点。而城市防汛减灾工作的开展，离不开水文气象内涝积水河道水情等数据分析处理，从海量的业务数据中，寻找相关性，提取特征，并预测未防汛大数据汇集平台图气象海洋监视及分析信息展示图预警统计及灾情信息展示数据的分析和挖掘对于降雨资料的分析和挖掘，早在世纪年代就已全面开展。降雨雨型降雨时空分布特征等方面的研究也直不断地进行。随着降雨数据采集和传输技术的发展以及硬盘存储成本的下降，降雨数据样本逐渐丰富。基于大量降雨样本数据......”。

4、“.....在这种背景下就成为可能。在城市防汛领域，随着与城市洪涝相关的数据采集和传输技术的发展，各种类型的业务数据呈指数增长，城市防汛也进入了大数据时目前已有大约个自动气象站积累了以上的分钟级气象数据。除此之外，深圳市基本气象站的自记纸雨量数据也已通过电子化形成数据集，积累时长接近。高时空密度的资料积累，使深圳市可以在这些资料的基础上开展信息挖掘工作，提升气候服务质量和研究能力。深圳市规土部门构建了智慧城市大数据平台，通过地理空间目标将社会经济数据间建立关联，实现了不同的来源不同形式的数据的实时接入动态集成。深圳市水务部门通过调用智慧城市大数据平台接口，实现了多源信息的展示，取得了很好的效果，为决策者提供了直观可靠的技术支比，分析计算结果和日常的普遍认知是否相符，并反推造成这种关系的原因，需要从因的角度，合理地解释分析出来的果......”。

5、“.....那也许分析的结果并不成立，需要再回到数据理解阶段，重新分析。因此，分析评估实际上是对数据挖掘的结果进行验证的过程，只有通过了分析评估，才能建立对数据挖掘结果的信心，并将其用于实际的业务工作中。大数据技术在城市防汛中的应用范例多源数据的共享汇集和展示近几年，我国城市防汛信息化建设快速发展，数据采集传输汇集技术发展迅速，在多源数据共享方面，实现了政府多部输汇集共享可视化等工作发展迅速，并取得了令人鼓舞的成果，而在数据价值的深度挖掘方面，并没有全面的开展，目前还处于较为松散的状态，从业务数据中获取的价值有限。数据挖掘技术主要应用在公共的功能上，如图像识别语音识别文本识别等方面。这虽然与技术特点有关，但是还是需要分析研究，切实做到与防汛业务深入紧密的结合。在日后的城市防汛工作中，数据挖掘技术与城市防汛业务的结合工作可以作为重点内容展开......”。

6、“.....提高城市内涝管理工作的水平。参考文献王浩，梅超汇集和展示近几年，我国城市防汛信息化建设快速发展，数据采集传输汇集技术发展迅速，在多源数据共享方面，实现了政府多部门的数据共享。各省市的防汛部门都建设了数据汇集中心，其中，海南省水务厅利用互联网大数据及云计算仿真模拟等先进技术，初步构建了防灾减灾大数据中心指挥决策平台和信息服务平台。在该平台上实现了个厅局信息共享和全省多个系统共享，实现了多源海量业务数据的汇集存储查询分析展示，并可实现基础数据与业务数据之间的关联。深圳市水务气象规土等部门，在数据的汇集共享方面也走在了国内前列。深雨资料的分析挖掘工作广泛开展，取得了丰硕的成果。图深圳防汛大数据汇集平台图气象海洋监视及分析信息展示图预警统计及灾情信息展示数据的分析和挖掘对于降雨资料的分析和挖掘，早在世纪年代就已全面开展......”。

7、“.....随着降雨数据采集和传输技术的发展以及硬盘存储成本的下降，降雨数据样本逐渐丰富。基于大量降雨样本数据，利用人工智能技术对降雨的时空分布进行学习识别预测，在这种背景下就成为可能。分析评估由于数据挖掘技术只是从数据本身出发，分析事物之间的相关城市防汛中数据挖掘技术的应用治河防洪工程论文的数据共享。各省市的防汛部门都建设了数据汇集中心，其中，海南省水务厅利用互联网大数据及云计算仿真模拟等先进技术，初步构建了防灾减灾大数据中心指挥决策平台和信息服务平台。在该平台上实现了个厅局信息共享和全省多个系统共享，实现了多源海量业务数据的汇集存储查询分析展示，并可实现基础数据与业务数据之间的关联。深圳市水务气象规土等部门，在数据的汇集共享方面也走在了国内前列。深圳市区域自动气象站密度平均已达，自动气象站的资料采集频率已达每分钟次......”。

8、“.....王彬雁，赵琳娜，巩远发，等北京降雨过程分型特征及短历时降雨重现期研究暴雨灾害，陈晓宏，刘德地，王兆礼降雨空间分布模式识别水利学报，刘媛媛，刘洪伟，霍风霖，等基于机器学习短历时暴雨时空分布规律研究水利学报，刘媛媛，李磊，韩刚，刘业森数据挖掘技术在城市防汛中的应用中国防汛抗旱，。分析评估由于数据挖掘技术只是从数据本身出发，分析事物之间的相关关系，而不考虑物理机制和因果关系，因此需要对分析结果从准确性和合理性两方面进行评估。结果的评估，主要通过和实际情况对趋势，将有助于辅助决策者分析判断和决策，从而做出正确抉择。目前已有大约个自动气象站积累了以上的分钟级气象数据。除此之外，深圳市基本气象站的自记纸雨量数据也已通过电子化形成数据集，积累时长接近。高时空密度的资料积累，使深圳市可以在这些资料的基础上开展信息挖掘工作，提升气候服务质量和研究能力......”。

9、“.....通过地理空间目标将社会经济数据间建立关联，实现了不同的来源不同形式的数据的实时接入动态集成。深圳市水务部门通过调用智慧城市大数据平台接口，实现了多源信刘家宏海绵城市系统构建模式水利学报，张炜，李思敏，时真男，我国城市暴雨内涝的成因及其应对策略自然灾害学报，卿昱信息安全大数据时代命门信息安全与通信保密，武建，高峰，朱庆利大数据技术在我国水利信息化中的应用及前景展望中国水利，吴政，基于大数据技术的省级水利数据中心构建福建电脑，陈小康，陈武，吉小燕，等大数据互联共享在海南省防灾减灾中的应用中国防汛抗旱，力梅，李磊，兰红平基于高密度自动站的深圳短时强降水特征分析科学技术与工程，张芳芳，沈少青，陈学业，等智慧城市规划云平台市区域自动气象站密度平均已达，自动气象站的资料采集频率已达每分钟次......”。