[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的城市内涝积水分布快速预测方法在审
| 申请号： | 202210736117.0 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN115329656A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 徐奎;庄云超;宾零陵;潘昊 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 刘英梅 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进卷积神经网络的城市内涝积水分布快速预测方法，包括：1、构建快速预测模型数据集：该数据集为内涝影响因子‑内涝表征因子数据集，内涝影响因子包括降雨因子、地形因子、管网长度因子以及距河系距离因子；2、基于卷积神经网络搭建快速预测模型并进行训练和测试，在搭建模型的过程中，对不同形式的内涝影响因子先进行单独编码、然后进行融合，最后进行融合后的解码；在进行训练和测试的过程中，采用改进设计的损失函数；3、进行模型预测以及模型预测结果分析。本方法准确的实现了降雨和洪水要素(淹没分布、最大淹没水深)的直接转化，提高了城市洪水预报的速度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 卷积 神经网络 城市 内涝 积水 分布 快速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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