1.一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，气象信息数据包括降雨量、降雨强度和降雨历时；地理信息数据包括小区高程和小区位置；排水信息数据包括排口分布、管网布局和排水泵站。
3.根据权利要求2所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，预处理为在训练学习之前，对降雨量、降雨强度、降雨历时、小区高程、小区位置、排口分布、管网布局和排水泵站各类数据做归一化处理：
4.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，构建的bp神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层；
5.根据权利要求4所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，训练的具体内容为：
6.根据权利要求5所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，训练过程中的中间隐含层输出为：
7.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，内涝预警信息包括预警级别、预警区域和预警时间。
8.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，预警级别分为i级预警、ii级预警、和iii级预警3个预警等级，相应的防洪防涝措施具体内容包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，其特征在于，小区监控为在排水口、低洼地带和地下车库易积水区域地方安装监控摄像头，通过监控摄像头实时获取水位变化情况，水位监测报警为对监控摄像头传输的水位信息进行实时分析。
10.一种基于bp神经网络的小区内涝预警系统，其特征在于，基于权利要求1-9任意一项所述的一种基于bp神经网络的小区内涝预警方法，包括数据采集模块、数据处理和分析模块、模型构建及训练模块、预警信息发布模块；