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申请/专利权人：郑州大学

摘要：本发明公开了一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，利用地下排水管网数据构建考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型；利用应用区的暴雨‑积水监测数据，对构建的地下管网和数值模拟模型进行模型率定及验证；构建暴雨事件数据集，设计不同降雨类型和不同重现期的暴雨事件；融合改进的卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络和贝叶斯优化算法的城市内涝智能预测模型，以数据库的降雨时间序列作为模型的输入，淹没时间序列作为模型的输出，利用数据库的训练集对城市内涝智能预测模型进行训练和参数优化；以数据库测试集中的降雨时间序列作为输入，通过构建的城市内涝智能预测模型实现管道淤积情景下的城市内涝智能预测。

主权项：1.一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1，采用曼宁方程模拟管道内的恒定均匀流，实现沿程摩阻的数值率定；步骤S2，结合动量矩守恒方法和一维圣维南方程和步骤S1中的沿程摩阻，构建考虑管道淤积的地下管网水流动力学控制方程；步骤S3，采用步骤S2中的一维圣维南方程和基于栅格坐标的水力分析方法，构建二维地表水流动力学控制方程；步骤S4，利用步骤S2中的地下管网水流动力学控制方程和步骤S3中的二维地表水流动力学控制方程，构建考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型；步骤S5，利用应用区的暴雨-积水监测数据，对步骤S4中所构建的考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型进行模型率定及验证；步骤S6，构建暴雨事件数据集，基于应用区的记录降雨数据构建步骤S5中考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型的暴雨强度公式，构建不同降雨类型和不同重现期的暴雨事件数据集；步骤S7，将步骤S6构建的不同降雨类型和不同重现期的暴雨事件数据集，输入到步骤S4中考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型中，模拟不同暴雨事件下应用区的内涝淹没动态演进情景，构建管道淤积情景下包含降雨时间序列和淹时间序列的“暴雨-内涝”数据库；步骤S8，对步骤S7所构建的“暴雨-内涝”数据库进行归一化处理，并划分训练集、验证集和测试集；步骤S9，构建融合改进的卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络和贝叶斯优化的城市内涝智能预测模型，以步骤S7中“暴雨-内涝”数据库的降雨时间序列作为预测模型的输入，淹没时间序列作为预测模型的输出，利用步骤S8中“暴雨-内涝”数据库归一化处理后的训练集、验证集对城市内涝智能预测模型进行训练和参数优化；步骤S10，以步骤S8中“暴雨-内涝”数据库归一化处理后的测试集中的降雨时间序列作为输入，利用步骤S9中的城市内涝智能预测模型实现管道淤积情景下的城市内涝智能预测。

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