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摘要
本发明提供了一种基于深度学习的城市暴雨内涝模拟方法。所述方法包括以下步骤：获取研究区域的数据；构建研究区域的水文水动力耦合模型；采用水文水动力耦合模型模拟历史场次降雨下的内涝淹没情况,记录每个场次降雨的内涝淹没过程,以栅格数据的形式保存到数据库中；构建深度学习模型；以数据库中的数据构建样本,将样本输入到深度学习模型中,对深度学习模型进行训练,用训练好的深度学习模型预测城市暴雨内涝情况。本发明采用深度学习算法以及预先搭建好的暴雨内涝数据库进行内涝仿真模拟,大量减少采用水文水动力耦合模型所需的计算量,提高了暴雨内涝数值模拟的效率,为城市暴雨内涝数值模拟提供了一种新的途径。
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