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摘要：本发明公开了一种面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理方法及系统，方法包括：步骤1、采集与处理汊点形态数据；步骤2、建立汊点样本工况库；步骤3、采集汊点边界条件；步骤4、获取汊点精细水动力数据；步骤5、建立汊点水动力信息库；步骤6、提取数据，并采用相关性分析、随机森林分类等机器学习方法，建立河网汊点水动力快速精准预测模型；步骤7、河网汊点水动力快速精准预测模型与一维河道计算耦合。本发明实现数据驱动汊点计算，具有适用范围广，计算效率快，模拟精度高的优点，适应了智慧水利建设的需要。

主权项：1.一种面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集与处理汊点形态数据：通过多种方式采集河道宽度、河道夹角地形数据，并依据汊点形状将汊点分为三岔状与多岔状汊点，将多岔状汊点拆分为多个三岔状汊点，根据河道流向将三岔状汊点分为分流型汊点和汇流型汊点，分流型汊点存在一条上游河道和两条下游河道，汇流型汊点存在两条上游河道河一条下游河道，将复式河道的断面概化为等腰梯形，无量纲化各汊点形态数据；步骤2、建立汊点样本工况库：将步骤1得到的汊点x的河道宽度、河道夹角形态数据与无量纲参数组合，并存入向量Ax；汇总所有河网汊点样本工况，建立汊点样本工况库矩阵A；步骤3、采集汊点边界条件：水动力数据包括上游断面水位-时间函数关系Ht和流量-时间函数关系Qt，确定流量特征量并设置上游水位、流量的无量纲参数，计算弗劳德数Fr，确定河流流态系数；步骤4、获取汊点精细水动力数据：根据上游断面的流程参数，采用计算流体动力学CFD仿真模拟计算获取下游水位、流量并无量纲化，并计算分流比n和水头损失系数ξ；步骤5、建立汊点水动力信息库：将步骤3和步骤4得到的汊点x的水动力特征量与无量纲参数组合，并存入向量Bx中，将不同汊点的信息向量合并为矩阵B，形成汊点水动力信息库；步骤6、从汊点样本工况库和汊点水动力信息库提取数据，分割数据集为训练集和测试集，利用训练集数据训练机器学习模型，利用测试集数据进行参数率定验证，建立河网汊点水动力预测模型；步骤7、将上游一维河道水动力数据和河网汊点地形数据输入河网汊点水动力预测模型中，利用模型输出下游河道水动力预测值，将所得结果作为边界条件输入下游河道的圣维南方程中，采用显式有限体积法求解一维河道水动力条件。

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百度查询： 河海大学 一种面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理方法及系统