[发明专利]一种基于地形特征深度学习的城市内涝模拟方法在审
| 申请号： | 202310696955.4 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116933621A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 赖成光;高玮志;王兆礼 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室（广州） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F113/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 王东东 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于地形特征深度学习的城市内涝模拟方法，包括构建城市暴雨内涝模型，提取与内涝密切相关的地形特征因子和降雨特征因子，并设计不同降雨事件情景，结合所构建的城市内涝模型生成暴雨内涝淹没数据，构建地形特征深度学习洪涝模拟数据库；对数据库中的数据进行数据转换和归一化处理，采用测试集中的地形特征因子和降雨特征因子为输入，测试训练后的深度卷积神经网络城市内涝模型，得到最终的深度卷积神经网络城市内涝模型，实现暴雨内涝掩膜的模拟。本发明方法能有效提升内涝灾害高发地区暴雨内涝模拟的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 地形 特征 深度 学习 城市 内涝 模拟 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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