【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雨水系统，尤其涉及一种城市内涝防治方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
1、由于极端天气增加，城市发展迅速，伴随暴雨发生带来的城市内涝问题严重影响城市的正常运转，损害居民的生命财产安全。因此，为了缓解内涝灾害，降低内涝造成的损失，城市内涝预警技术逐渐得到关注。而大数据分析、人工智能、机器学习等前沿技术的发展，使得基于深度学习架构的数据驱动模型进入城市内涝预警技术的研究视野中。此前已有文献及专利针对城市内涝预测提出了建立在大规模数据集上的降雨产流和一维、二维耦合汇流过程模拟方法，解决了机理模型计算效率低、实时性不足等问题，但数据驱动模型的城市内涝预测结果仍然依托于数值模拟结果的可靠性，在实际应用时与观测数据拟合程度不佳，如此导致基于城市内涝预测结果的城市内涝防治效果不佳。
技术实现思路
1、本专利技术的实施例提供了一种城市内涝防治方法、装置、设备以及存储介质。
2、第一方面，本专利技术的实施例提供了一种城市内涝防治方法，该方法包括：
3、构建雨水系统...
【技术保护点】
1.一种城市内涝防治方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建雨水系统液位流量生成模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述淹没水深补偿模型中的误差补偿包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成数据融合模型中的合理性检查包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对历史数据集和新数据集进行混合，得到混合数据集，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述混合数据集上对所述城市内涝预测模型进行参数更新，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种城市内涝防治方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建雨水系统液位流量生成模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述淹没水深补偿模型中的误差补偿包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成数据融合模型中的合理性检查包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对历史数据集和新数据集进...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。