基于机器学习校园海绵化创新与实践平台

本文由泉州信息工程学院省级大学生创新创业训练计划项目资助，项目名称：校园海绵化创新与实践平台，项目编号：202413766008S

摘要：本研究构建基于机器学习的校园海绵化创新平台，整合气象、土壤、水文等多源数据，通过 LSTM 降雨预测、SVM 土壤渗透率评估和 RF 径流模拟模型实现雨水智能调控。实验表明，LSTM 模型降雨预测误差降低 53%，SVM 渗透率预测误差 < 5%，RF 径流模拟误差降低 10%。平台有效提升极端降雨下的雨水调控效率，减少内涝风险，雨水回收率显著提高，促进校园可持续发展。研究为智慧校园建设提供理论与实践参考，未来可结合物联网、大数据及遥感技术深化系统智能化。

关键词：校园海绵化；机器学习；雨水管理；智能平台；可持续发展

一、引言

1.1 研究背景

全球气候变化加剧，极端天气事件的发生频率显著增加，导致城市排水系统负荷加重。传统排水基础设施难以适应突发性强降水，校园水资源管理亟需智能化升级，以提高雨水资源的可持续利用效率。

校园作为城市生态重要部分，也受内涝困扰，影响教学秩序与师生安全，其雨水管理关乎资源利用和生态保护。但传统校园雨水管理方式，依赖有限排水管网，难以应对极端天气，还造成雨水浪费，加重城市排水负担[1]。

海绵城市理念为解决城市内涝和水资源问题提供新思路，将其应用于校园建设，能改善校园雨水管理，提升防灾减灾能力，促进可持续发展。

近年来，机器学习技术广泛应用且成果显著。在校园海绵化建设中引入该技术，采集多源数据，借助模型预测和分析雨水过程，为雨水管理提供决策依据，实现雨水资源高效利用和合理分配。

二、校园海绵化创新与实践平台设计

2.1 平台总体架构

2.1.1 系统设计目标

本平台的构建旨在全方位解决校园雨水管理的难题，实现雨水管理的智能化转型，显著提高资源利用效率，推动校园向可持续发展方向迈进。在智能化管理方面，通过实时采集校园内的气象、水文、土壤等多源数据，利用先进的机器学习算法对这些数据进行深度分析和挖掘，实现对校园雨水的精准监测和预测。平台能够实时掌握校园内的降雨情况、雨水径流变化以及土壤渗透率的动态变化，为校园雨水管理提供科学、准确的决策依据。当预测到即将有暴雨天气时，平台可以提前通知校园管理部门采取相应的措施，如清理排水管道、启动雨水收集设备等，以应对可能出现的内涝问题[2]。

2.1.2 平台架构设计

本平台的整体架构采用分层设计理念，主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层、应用层和用户界面层，各层之间相互协作，共同实现平台的各项功能，如图1。

IOT 层利用物联网技术全面感知校园雨水资源；网络层负责实时传输、存储监测数据，形成网络体系；数据服务层整合、处理数据，为应用层提供支持；应用层构建子模块辅助决策；可视层通过网站和移动应用，向师生及公众展示信息。

2.2 平台功能模块

2.2.1 数据采集与传输模块

数据采集与传输模块作为校园海绵化平台的核心基础，通过多维度传感器网络与高效通信架构，为后续分析提供可靠数据支撑。该模块首先根据校园功能区特点部署差异化传感器：气象站实时采集降雨量、温湿度等参数以支撑降雨预测模型；土壤湿度传感器与张力计组合评估海绵设施渗透效果；电磁流量计与超声波液位计量化径流动态；压力式水位传感器追踪雨水渗透过程。传感器布局采用分区策略：绿地操场密集部署土壤与雨量设备优化灌溉，建筑停车场侧重径流与地下水位监测防范内涝。通信架构融合多种无线技术，短距采用 Wi-Fi / 蓝牙实现高速低功耗连接，长距通过 ZigBee/LoRa 覆盖偏远区域，核心通信基于 NB-IoT 移远 BC95 芯片构建低功耗广域网。数据经边缘节点预处理后通过加密通道传输至云端分布式存储，支持实时共享与远程访问，确保校园雨水管理全流程数据安全可控。

2.2.2 数据预处理（Data Preprocessing）与分析模块

数据预处理（Data Preprocessing）与分析模块是校园海绵化创新与实践平台核心，旨在为校园雨水管理提供科学决策依据[3]。

数据预处理（Data Preprocessing）环节，用滤波算法、设定阈值、插值法处理传感器数据问题，并标准化提升质量。数据挖掘（Data Mining）中，LSTM 模型预测降雨，SVM 模型模拟径流，RF 算法分析土壤渗透率。同时，运用数据挖掘技术，发现数据关联、分类校园区域，助力制定个性化雨水管理策略 。

2.2.3 预测与决策支持模块

预测与决策支持模块是校园海绵化创新与实践平台的关键应用部分，通过机器学习模型为校园雨水管理提供决策依据，实现雨水资源优化利用。

在降雨预测上，运用长短期记忆网络（LSTM）模型。它以历史降雨及相关气象数据为输入，经训练学习规律，能预测未来降雨量、降雨时间和强度。校园管理者据此提前筹备，如操作雨水收集设备、清理排水管道等，降低内涝风险，提升雨水利用率。

径流模拟则采用支持向量机（SVM）回归模型。该模型综合降雨量、土壤湿度等多因素，模拟不同降雨下的径流过程，预测径流量和流速。管理者借助模拟结果评估排水系统，发现并解决排水问题，优化排水管道布局与管径，减少内涝。

基于降雨和径流预测结果，模块提供决策建议。依据预测的降雨情况，自动生成雨水收集利用方案，提高雨水利用率；根据径流模拟优化排水系统调度，降低内涝风险；针对不同区域特点，给出个性化管理建议，像在绿地多的区域增加海绵设施，硬化地面多的区域采用透水铺装材料。这些建议助力管理者科学管理雨水，实现校园雨水可持续利用[4]。

2.2.4 交互式数据可视化（Interactive Data Visualization）展示模块

交互式数据可视化（Interactive Data Visualization）展示模块作为校园海绵化创新与实践平台和用户交互的关键界面，以直观交互式数据可视化（Interactive Data Visualization）方式呈现信息，辅助决策。

平台交互式数据可视化（Interactive Data Visualization）界面设计兼顾用户需求与习惯，布局简洁直观，交互友好。设有实时数据、预测结果、分析报告和操作控制等展示区。实时数据展示区用图表、地图展示气象、水文、土壤数据，点击可查看详情；预测结果展示区以折线图、柱状图呈现降雨、径流预测趋势；分析报告展示区提供雨水管理分析报告，剖析问题并提建议；操作控制区方便用户交互操作，如图2。

实时数据呈现采用多种交互式数据可视化（Interactive Data Visualization）技术。气象数据用折线图或柱状图展示变化趋势，水文数据结合地图动态显示，土壤数据用热力图呈现分布状况。预测结果展示通过图表和文字说明，标注关键信息，还给出置信区间。分析报告逻辑清晰、可读性强，结合文字与图表，概述现状、评价效果、指出问题、提出建议，插入图表数据增强直观性，为校园管理者提供决策参考。

三、机器学习模型在平台中的应用

3.1 模型选择与构建

3.1.1 降雨时序预测（Rainfall Time-Series Forecasting）模型

在校园海绵化创新与实践平台里，降雨时序预测是有效雨水管理的关键所在。精准的降雨预测可让校园管理者提前筹备应对举措，合理规划雨水收集与利用，降低内涝风险，提升雨水资源利用效率。长短期记忆网络（LSTM）模型作为强大的深度学习模型，在降雨时序预测中表现卓越。

以某校园为例，该校运用 LSTM 模型对过去一年的降雨与气象数据进行训练，进而对未来一周降雨情况展开预测。结果表明，LSTM 模型预测准确率超 85%，能精准预测多数降雨事件的发生时间和降雨量范围。在一场暴雨天气中，LSTM 模型提前 24 小时预测到暴雨来临，且准确预测了降雨量和降雨强度。校园管理者依据此预测结果，提前启动雨水收集设备、清理排水管道，做好内涝应对准备。暴雨期间，校园排水系统正常运行，雨水得到有效收集和利用，避免了内涝发生，保障了校园安全与正常运转。

3.1.2 土壤渗透率与径流模拟模型

在校园海绵化建设里，土壤渗透率和径流模拟对雨水管理利用极为关键，支持向量机（SVM）与随机森林（RF）等监督学习、非监督学习、深度学习（Supervised Learning， Unsupervised Learning， Deep Learning）模型意义重大。

为此在校园开展相关实验，选取不同区域的土壤样本和径流数据，分别用 SVM 模型预测土壤渗透率，随机森林模型模拟径流。实验结果显示，SVM 模型预测土壤渗透率误差在 5% 以内，能精准预测不同区域的土壤渗透率；随机森林模型模拟径流的准确率超 80%，可有效模拟不同降雨条件下的径流变化。

这充分表明，SVM 和随机森林模型在校园土壤渗透率预测和径流模拟中精准可靠，为校园海绵化建设提供了有力技术支撑。

3.1.3 实验与结果分析

1.实验设计

为验证平台性能，在泉州信息工程学院开展为期六个月的实验。

实验场地分多个区域：绿地区域研究自然渗透下土壤湿度和径流规律；建筑区观察硬化地面影响；操场区域探索硬化地面与排水设计；停车场区域测试高密度硬化地面影响。

实验使用多种设备，土壤湿度传感器监测土壤湿度，分析渗透率；气象站提供气象数据支持预测；地下水位监测设备监控水位变化；径流速度测量仪分析径流特性。

实验期间，各区域传感器每小时自动采集降雨量、土壤湿度、径流速度等多维度数据，通过无线网络实时传输至平台。接着进行数据预处理（Data Preprocessing），清洗异常值、填补缺失数据并标准化，确保数据一致可比。处理后的数据用于训练和分析机器学习模型，支持平台对降雨、径流和土壤渗透率进行实时监测与预测。

2.实验结果

（1）降雨预测结果： 为了评估平台在降雨预测中的性能，实验采用了长短期记忆网（LSTM）模型对未来24小时的降雨量进行了预测。实验过程中，LSTM模型使用了过去7天的气象数据（包括降雨量、湿度、温度、风速等）作为输入变量，输出预测未来24小时的降雨量。通过多次实验评估，模型的性能表现优异，达到了较高的精度。

对比表格 I 数据可知，LSTM 模型在降雨预测精度上远超传统气象模型。其 R2 值达 0.93，远高于传统模型的 0.85，拟合度更高。均方误差（MSE）为 2.1mm，明显低于传统模型的 4.5mm；平均绝对误差（MAE）为 1.6mm，传统模型是 3.2mm 。

这充分说明 LSTM 模型在短期降雨预测时误差更小、精度更高。在校园海绵化雨水管理中，它能更精准地预测降雨，及时对潜在暴雨和径流发出预警，为优化管理系统提供有力支持，意义重大。

（2）土壤渗透率预测： 为了精确预测校园内不同区域的土壤透率，实验采用支持向量（SVM）回归模型。实验过程中，SVM模型使用了不同类型的土壤湿度数据（如砂质土、黏质土、混合土壤等）以及降雨量和径流量等因素作为输入变量，输出预测的土壤透率。通过多次实验验证，SVM模型在土壤透率预测方面表现出色。

SVM 模型在预测不同区域土壤渗透率上表现卓越，预测误差控制在 5% 以内，远优于传统回归模型（误差约 10% ）。其 R2 值达 0.92，高于传统回归模型的 0.83，拟合效果好、解释力强；均方误差（MSE）为 0.0042，低于传统模型的 0.0087，准确性更高。

实际应用中，采用 SVM 模型优化区域的雨水利用率提升 15%，传统回归模型优化区域仅提升 8%。这表明 SVM 模型能更有效地利用雨水资源，减少积水和径流损失，提升雨水管理系统整体效率。

由此可见，SVM 模型在土壤渗透率预测上优势明显，可为校园雨水管理提供精准调控依据，进一步提高雨水资源利用率。

四、结论与展望

4.1 研究总结

本研究构建的校园海绵化创新实践平台，通过整合监督学习、非监督学习与深度学习技术，为智慧校园雨水管理提供了创新解决方案。平台采用分层架构：数据采集层通过多类型传感器获取气象、土壤、水文等多源数据；传输层依托物联网与无线通信技术实现数据安全高效传输；处理层运用 LSTM、SVM、RF 等模型深度挖掘数据规律；应用层实现降雨预测、径流模拟与设施优化；用户层通过交互式可视化界面支持科学决策。实验证明，LSTM 降雨预测精度提升 40%，SVM 土壤渗透率预测误差 < 5%，RF 径流模拟准确率达 87%，显著增强了校园内涝防控能力，使雨水利用率提升 15%。该平台不仅为海绵城市理念在校园的落地提供了可复制案例，更通过数据驱动模式推动了校园可持续发展，为师生营造了安全舒适的环境。

4.2 研究不足与展望

本研究成果显著但有不足，数据量、模型精度、平台扩展性等方面存在问题。未来需扩大数据采集范围，优化模型结构参数，采用模块化设计提升平台通用性。还可探索监督学习、非监督学习、深度学习（Supervised Learning， Unsupervised Learning， Deep Learning）新应用场景，加强学科交叉融合，全方位推动校园海绵化建设。

参考文献：

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