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摘要
利用水动力模型模拟各量级降雨情况下的城市内涝演变过程，以内涝演变过程数据作为K近邻算法机器学习模型的训练集进行模型训练，采用大气数值模式预报降雨驱动经过训练的K近邻算法机器学习模型进行城市内涝快速预报，并以陕西省秦汉新城3场实测降雨检验了模型的预报性能。结果表明：该模型可在17s内快速预测出城市内涝积水，预报内涝积水面积平均误差不超过8%,积水量及积水深度平均误差不超过15%;该模型预报性能较好，可增强城市防灾减灾能力，有效降低生命财产损失。
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单位四川水利职业技术学院; 西安理工大学; 中国城市规划设计研究院
