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摘要:
針對(duì)傳統(tǒng)城市內(nèi)澇預(yù)報(bào)模型計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)、實(shí)測(cè)內(nèi)澇樣本少、內(nèi)澇特征因子欠考慮等問(wèn)題,通過(guò)耦合SWMM模型和LISFLOOD-FP模型搭建了城市內(nèi)澇機(jī)理模型,利用不同重現(xiàn)期下的設(shè)計(jì)暴雨進(jìn)行數(shù)值模擬并生成內(nèi)澇樣本;基于樣本和內(nèi)澇特征因子構(gòu)建了三維時(shí)空矩陣,實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)澇特征因子數(shù)據(jù)的有序組織;在此基礎(chǔ)上,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)進(jìn)行耦合,構(gòu)建了一種考慮多時(shí)空特征的城市內(nèi)澇智能預(yù)報(bào)模型(CNN-LSTM);最后以三維時(shí)空矩陣為驅(qū)動(dòng),對(duì)該智能模型進(jìn)行訓(xùn)練,選取廣州市天河區(qū)的實(shí)測(cè)樣本對(duì)其性能進(jìn)行評(píng)估。(剩余13480字)
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考慮時(shí)空特征的城市內(nèi)澇智能預(yù)報(bào)模型研究
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