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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摘要：

針對傳統(tǒng)城市內(nèi)澇預(yù)報(bào)模型計(jì)算耗時(shí)長、實(shí)測內(nèi)澇樣本少、內(nèi)澇特征因子欠考慮等問題，通過耦合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，對該智能模型進(jìn)行訓(xùn)練，選取廣州市天河區(qū)的實(shí)測樣本對其性能進(jìn)行評估。（剩余13480字）