[发明专利]一种基于空间动力特征深度学习的城市积水模拟和快速预测方法有效
| 申请号： | 202210410890.8 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN114970315B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 师鹏飞;赵酉键;韩曦;李振亚;杨涛;李天虎 | 申请（专利权）人： | 河海大学;南京澜澈水利科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06F30/23;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国强 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于空间动力特征深度学习的城市积水模拟和快速预测方法，包括城市积水和多因子历史数据获取、数据处理及多维特征因子表征、基于深度学习的积水空间分布场模拟、用于指导交通出行的实时风险预测；针对当前物理过程模型与机器学习模型(或数据驱动模型)的应用缺点，结合城市洪涝积水的机理逻辑，提出城市微地形条件下影响积水的空间动力特征表征方法，提出“时序动态‑空间静态”异构数据驱动下的全域空间并行学习训练策略，建立基于深度学习的城市积水快速预测模型，实现道路级积水二维实时预测和风险预警。优点是：可满足国内城市洪涝积水实时预测和预警需要，并可根据实时监测数据进行滚动预测和预警。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 动力 特征 深度 学习 城市 积水 模拟 快速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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