基于深度卷积神经网络的城市暴雨内涝快速模拟方法

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基于深度卷积神经网络的城市暴雨内涝快速模拟方法
申请号:CN202511117921
申请日期:2025-08-11
公开号:CN120951589A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度卷积神经网络的城市暴雨内涝快速模拟方法,涉及城市内涝管理领域,解决当前城市防涝能力判断通常依据城市给排水能力与历史的峰值降雨情况进行获取,导致对城市防涝能力的判断不准确的问题,方法包括:依据城市设计图设定目标城市对应的汇水区域,基于汇水区域划分对应汇水区域的汇水栅格;依据汇水栅格构建对应汇水区域的高度‑面积曲线,基于高度‑面积曲线构建汇水区域对应的溢流模型并进行改进;通过改进溢流模型模拟并识别结果,而后将结果与历史实际值进行比对,判断改进溢流模型的精准情况;获取实时的降雨数据并导入至改进溢流模型之中,得知目标城市中不同汇水栅格的模拟淹没情况,本发明实现对城市暴雨内涝的准确模拟。
技术关键词
城市暴雨内涝 深度卷积神经网络 历史降雨量 栅格 检查井 水池底部 节点 水体 城市防涝 井口 偏差 SWMM模型 检测点 溢流系统 管道断面 溢流现象 曲线 管网系统