洪水淹没范围的预测方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种洪水淹没范围的预测方法，其包括：对不同流域的多源数据进行收集；对收集到的所述多源数据进行预处理；根据预处理后的数据构造输入和输出数据；构建卷积神经网络，基于所述输入和所述输出数据提取网格空间特征；通过编码器实现全局注意力建模；将所述卷积神经网络提取的空间特征和全局注意力建模计算得到的权重进行融合；根据融合后的数据进行模型训练；将训练好的模型配置为在不同场景和不同硬件条件下运行的标准模型，并对所述模型进行实时监测和优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风险预测领域，具体涉及一种洪水淹没范围的预测方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

1、洪水作为一种常见的自然灾害，对人类的生命财产安全构成了巨大威胁。准确预测洪水的淹没范围对于提前采取有效的防范措施、减少灾害损失具有极其重要的意义。

2、传统的洪水淹没范围预测方法主要依赖于水动力学模型，这些模型需要大量的地理和水文数据，并且计算过程复杂，导致计算效率低下。在应对突发性洪水事件时，这种方法往往难以快速提供精确的预测结果，限制了其在紧急情况下的应用效果。

3、近年来，随着人工智能技术的进步，神经网络在洪水预测领域得到了广泛应用。尽管如此，现有的神经网络模型在处理复杂的洪水淹没范围预测问题时仍面临一些挑战，如预测精度不够高、泛化能力较弱等问题。这些问题限制了神经网络模型在实际应用中的效果，特别是在需要高精度和快速响应的场景中。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供一种洪水淹没范围的预测方法、装置、电子设备及介质，至少部分解决现有技术中存在的问题。</p>

2、第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，所述多源数据，包括：

3.根据权利要求2所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，所述根据预处理后的数据构造输入和输出数据，包括：

5.根据权利要求4所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，

6.权利要求1所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，构建卷积神经网络，基于所述输入和所述输出数据提取网格空间特征，包括：构建捕获网格之间的空间关系和水流特征的卷积...

【技术特征摘要】

1.一种洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，所述多源数据，包括：

3.根据权利要求2所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，所述根据预处理后的数据构造输入和输出数据，包括：

5.根据权利要求4所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，

6.权利要求1所述的洪水淹没范围的预测方法，其特征在于，构建卷积神经网络，基于所述输入和所述输出数据提取网格空间特征，包括：构建捕获网格之间的空间关系和水流特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：马强，菲利普·顾博维尔，于汪洋，解家毕，连歆翼，孙琛恺，许浩，张珊，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：