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深度学习驱动的城市暴雨洪涝实时模拟与应急调度研究

发布时间：2024-12-04

主要完成人：所属单位：

核心思路：解耦城市洪水过程，将排水系统动态响应作为关键监督信息融入深度学习，解决了纯数据驱动模型物理意义不足的问题技术方案：开发 **UDFM-PM（物理模型）与UDFM-DL（深度学习）** 两种模式，兼顾精度与效率用深度学习+降维算法替代计算密集的二维水动力模块，实现秒级模拟速度融合降雨、地形、管网、下垫面等多源数据，提升复杂城市环境下的模拟精度

适用范围：地理范围：适用于高密度建成区、管网复杂的现代城市（研究以高度城市化区域为验证对象）北师大应用场景：实时洪水模拟：暴雨期间快速生成城市内涝淹没范围、水深、流速等关键信息应急调度决策：为城市排水、闸坝调度、交通管制、人员疏散等应急指挥提供秒级 - 分钟级的科学依据防洪排涝规划：辅助城市排水系统设计、海绵城市建设、风险区划等长期规划工作技术边界：聚焦城市地表 - 管网耦合洪涝过程，特别适合需要高精度 + 高时效性的实时预警与调度场景

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