【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及城市生態規劃，尤其涉及一種流域城市綠色屋頂建設參考方案生成方法及裝置。
技術介紹
1、受城市化的快速發展以及氣候變化的影響，近年來城市內澇現象頻發，這給城市排水系統帶來諸多不確定性風險，對城市水文循環系統良性循環帶來巨大挑戰。綠色屋頂作為海綿城市的重要組成部分之一，其在減少地表徑流方面具有重要作用。然而目前綠色屋頂的應用還較低。
2、目前建筑屋頂綠化潛力大。居民作為綠色屋頂的利益相關者之一，了解其決策規則將有利于推動綠色屋頂的應用。現有研究通過暴雨洪水管理模型(storm?watermanagement?model，swmm)分析不同綠色屋頂物理參數變化對雨水滯留的效果，通過多智能體模型(agent-based?model，abm)分析人類決策對綠色屋頂面積變化的影響，然而上述研究分別側重于綠色屋頂物理參數的變化和基于理論假設的人類決策過程，缺乏將人類決策過程導致的綠色屋頂面積變化與其帶來的城市內澇風險變化過程進行討論，無法準確生成流域城市綠色屋頂建設參考方案。
技術實現思路
1、第一方面，本專利技術實施例提供了一種流域城市綠色屋頂建設參考方案生成方法，該方法包括：
2、收集流域雨水管網數據、流域歷史降雨數據、流域建筑分布數據以及流域居民調查數據；
3、基于流域建筑分布數據以及流域居民調查數據，構建居民智能體，構建居民智能體決策規則，構建居民智能體社交網絡關系，進而構建居民智能體綠色屋頂決策模型；
4、基于流域雨水管網數
5、基于居民智能體綠色屋頂決策模型和城市管網水力模型，構建流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型；
6、設置流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型的模型參數，并通過流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型，根據流域建筑分布數據和流域居民調查數據，初始化居民智能體屬性和模擬情景，并根據流域歷史降雨數據，模擬氣候變化下的降雨事件發生；
7、運行流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型，按預設迭代時間進行迭代并更新居民智能體屬性和模擬情景，統計每一次模擬的居民智能體決策變化、城市綠色屋頂面積變化和內澇情況變化；
8、根據流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型運行結束后輸出的模型仿真結果中的居民智能體決策變化、城市綠色屋頂面積變化和內澇情況變化，生成流域城市綠色屋頂建設參考方案。
9、在第一方面的一些可實現方式中，流域居民調查數據包括：居民的社會經濟背景特征、家庭住宅特征、內澇感知、綠色屋頂偏好及綠色屋頂支付意愿。
10、在第一方面的一些可實現方式中，居民智能體決策規則包括：綠色屋頂優勢認知、綠色屋頂風險擔憂、內澇風險感知。
11、在第一方面的一些可實現方式中，綠色屋頂優勢認知通過以下公式表征：
12、
13、其中，為綠色屋頂優勢認知；ai,t為t年居民智能體i的綠色屋頂優勢認知程度；amax＝1，amin＝0；θi為居民智能體i對綠色屋頂緩解內澇程度的敏感度；ft表征內澇嚴重程度，計算方式為ft＝今年子匯水區溢流節點最長持續時間/(去年子匯水區溢流節點最長持續時間+今年子匯水區溢流節點最長持續時間)。
14、在第一方面的一些可實現方式中，綠色屋頂風險擔憂通過以下公式表征：
15、
16、其中，ci,t為t年居民智能體i的綠色屋頂風險擔憂程度；ci,t―1為t―1年居民智能體i的綠色屋頂風險擔憂程度；βi是居民智能體i的學習率；cj,t―1為t―1年居民智能體i的社交網絡中的相鄰的其他居民智能體j的綠色屋頂風險擔憂程度；j表示居民智能體i的社交網絡中的相鄰的其他居民智能體總數；grrisk表示建筑安裝綠色屋頂是否存在風險。
17、在第一方面的一些可實現方式中，內澇風險感知通過以下公式表征：
18、
19、其中，為內澇風險感知；pi,t為t年居民智能體i的內澇風險感知程度；ft表征內澇嚴重程度；μi為居民智能體i對內澇事件的敏感度；δi為居民智能體i對內澇事件的遺忘率。
20、在第一方面的一些可實現方式中，居民智能體社交網絡結構采用小世界網絡模型；居民智能體綠色屋頂決策模型采用隨機森林模型，該模型的輸出為二分類變量，即輸出為0時表示居民不愿意為綠色屋頂額外付費，輸出為1時表示愿意額外付費。
21、在第一方面的一些可實現方式中，基于流域雨水管網數據以及流域歷史降雨數據，構建城市管網水力模型，包括：
22、將流域雨水管網數據以及流域歷史降雨數據導入swmm模型中，構建城市管網水力模型。
23、在第一方面的一些可實現方式中，流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型將居民智能體綠色屋頂決策模型和城市管網水力模型耦合，其中，城市管網水力模型模擬的內澇情況將影響居民智能體綠色屋頂決策模型中居民智能體的內澇風險感知，進而影響居民智能體的綠色屋頂決策。
24、第二方面，本專利技術實施例提供了一種流域城市綠色屋頂建設參考方案生成裝置，該裝置包括：
25、收集模塊，用于收集流域雨水管網數據、流域歷史降雨數據、流域建筑分布數據以及流域居民調查數據；
26、構建模塊，用于基于流域建筑分布數據以及流域居民調查數據，構建居民智能體，構建居民智能體決策規則，構建居民智能體社交網絡關系，進而構建居民智能體綠色屋頂決策模型；
27、構建模塊，還用于基于流域雨水管網數據以及流域歷史降雨數據，構建城市管網水力模型；
28、構建模塊，還用于基于居民智能體綠色屋頂決策模型和城市管網水力模型，構建流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型；
29、設置模塊，用于設置流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型的模型參數，并通過流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型，根據流域建筑分布數據和流域居民調查數據，初始化居民智能體屬性和模擬情景，并根據流域歷史降雨數據，模擬氣候變化下的降雨事件發生；
30、運行模塊，用于運行流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型，按預設迭代時間進行迭代并更新居民智能體屬性和模擬情景，統計每一次模擬的居民智能體決策變化、城市綠色屋頂面積變化和內澇情況變化；
31、生成模塊，用于根據流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型運行結束后輸出的模型仿真結果中的居民智能體決策變化、城市綠色屋頂面積變化和內澇情況變化，生成流域城市綠色屋頂建設參考方案。
32、第三方面，本專利技術實施例提供了一種電子設備，該電子設備包括：至少一個處理器；以及與至少一個處理器通信連接的存儲器；存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行如上所述的方法。
33、第四方面，本專利技術實施例提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，計算機指令用于使計算機執行如上所述的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種流域城市綠色屋頂建設參考方案生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述流域居民調查數據包括：居民的社會經濟背景特征、家庭住宅特征、內澇感知、綠色屋頂偏好及綠色屋頂支付意愿。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述居民智能體決策規則包括：綠色屋頂優勢認知、綠色屋頂風險擔憂、內澇風險感知。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述綠色屋頂優勢認知通過以下公式表征：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述綠色屋頂風險擔憂通過以下公式表征：
6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述內澇風險感知通過以下公式表征：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述居民智能體社交網絡結構采用小世界網絡模型；所述居民智能體綠色屋頂決策模型采用隨機森林模型，該模型的輸出為二分類變量，即輸出為0時表示居民不愿意為綠色屋頂額外付費，輸出為1時表示愿意額外付費。
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流域雨水管網數據以及所述流域歷
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述流域內居民綠色屋頂決策與城市內澇響應模型將所述居民智能體綠色屋頂決策模型和所述城市管網水力模型耦合，其中，所述城市管網水力模型模擬的內澇情況將影響所述居民智能體綠色屋頂決策模型中居民智能體的內澇風險感知，進而影響居民智能體的綠色屋頂決策。
10.一種流域城市綠色屋頂建設參考方案生成裝置，其特征在于，所述裝置包括：
...【技術特征摘要】
1.一種流域城市綠色屋頂建設參考方案生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述流域居民調查數據包括：居民的社會經濟背景特征、家庭住宅特征、內澇感知、綠色屋頂偏好及綠色屋頂支付意愿。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述居民智能體決策規則包括：綠色屋頂優勢認知、綠色屋頂風險擔憂、內澇風險感知。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述綠色屋頂優勢認知通過以下公式表征：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述綠色屋頂風險擔憂通過以下公式表征：
6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述內澇風險感知通過以下公式表征：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述居民...
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