基于Swin Transformer和水文水动力模型的城市时序洪涝快速预测方法

本发明涉及城市洪涝预测领域，公开了基于Swin Transformer和水文水动力模型的城市时序洪涝快速预测方法，包括以下步骤：获取目标区域的多源数据并进行预处理，生成标准化数据集；基于水文水动力模型构建洪涝模拟模型，生成时序洪涝积水深度数据；设计多组雨型数据，驱动所述洪涝模拟模型生成多样化洪涝场景；构建基于Swi n Transformer的洪涝预测模型，利用所述洪涝场景数据训练模型；基于所述洪涝预测模型对实时降雨数据进行推理，输出动态洪涝预测结果。本发明通过物理模型与深度学习的优势互补，在保障预测精度的同时显著提升计算效率，为城市防洪应急与规划提供高效、可靠的技术支撑。