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申请/专利权人：天津大学;华北水利水电工程集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于KNN‑GAT‑DDQN的城市内涝模拟网格自适应优化方法，采用网格生成器生成研究区域内的初始高精度网格，根据土地利用类型计算每个网格中的土地利用分布和占比，得到网格的初始状态S；利用KNN算法进行特征分类；采用图注意力网络的多头注意力机制计算所有N个节点的特征向量h'iK，得到网格特征向量迭代地采用改进的深度Q网络对其进行策略选择，输出最终网格状态和节点选择方案QS,a。本发明基于高精度的模型网格进行最佳策略选择，实现了高效率的自适应网格优化。

主权项：1.一种基于KNN-GAT-DDQN的城市内涝模拟网格自适应优化方法，其特征在于，包括：步骤1，采用网格生成器生成研究区域内的初始网格，根据土地利用类型计算每个网格中的土地利用分布和占比，得到网格的初始状态S；步骤2，根据包括不同下垫面类型、土地利用情况和特殊地物、易涝点、地下空间、特殊边界的特征对网格节点利用KNN算法进行节点分类；步骤3，将二维水动力模型的网格表示为图M＝N,L，N是网格中的节点总数，L是网格节点之间的连接边，所有节点N的特征包含节点高程、节点与相邻网格的高程梯度、节点分类，采用图注意力网络的多头注意力机制计算所有N个节点的节点特征向量h'iK，得到网格节点特征向量二维水动力模型的网格节点特征提取进一步包括：a对于任意节点i，逐个计算节点相邻点j和该节点i之间的相似系数eij，所述节点相邻点j包括与该节点i通过一条边相连的节点以及与该节点i相邻网格的中心点，j∈Ni，计算公式如下：eij＝a[Whi||Whj],j∈Ni式中：W是用于特征增强的参数，hi是任意节点i特征，hj是节点相邻点j特征，a是一个映射函数，将拼接后的高维特征映射到一个实数上，Ni是与任意节点i相邻的节点总数；b归一化的注意力系数αij表达式如下： 式中：LeakyReLU*是激活函数，exp是指数函数，eij是节点i的节点相邻点j相对于它的相似系数，eix是节点i的节点相邻点x相对于它的相似系数，Ni是与任意节点i相邻的节点总数，x代表第x个节点相邻点；c对节点特征加权求和，得到是GAT输出的对于任意节点i融合了邻域信息的新特征h'iK，表达式如下： 式中：K是注意力的头数，y代表第y个头，σ*是激活函数，αij是归一化的注意力系数，W是用于特征增强的参数，hj是节点相邻点j特征，Ni是与任意节点i相邻的节点总数；步骤4，迭代地采用改进的深度Q网络对其进行策略选择，包括以下处理：在改进的深度Q网络中使用当前状态S下的网格特征向量作为输入，得到改进的深度Q网络的所有动作对应的动作价值函数Q值输出，用ε贪婪法在当前动作价值函数Q值输出中选择对应的动作a即要删除的网格节点；在当前状态S下执行当前动作a即删除网格节点的操作，重构剩余的网格节点，对应生成新网格状态S'，进而得到网格状态S'对应的特征向量和奖励函数R；更新当前网格状态S＝S'；步骤5，判断是否满足迭代停止条件，若满足，则S'处于终止状态，当前轮迭代完毕，输出最终网格状态和节点选择方案QS,a。

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