文章摘要
刘媛媛,刘业森,郑敬伟,柴福鑫,李敏,穆杰.BP神经网络和数值模型相结合的城市内涝预测方法研究[J].水利学报,2022,53(3):284-295
BP神经网络和数值模型相结合的城市内涝预测方法研究
Intelligent rapid prediction method of urban flooding based on BP neural network and numerical simulation model
投稿时间：2021-07-05  
DOI：10.13243/j.cnki.slxb.20210611
中文关键词: 人工智能  BP 神经网络  洪涝模型  城市内涝  快速预测
英文关键词: artificial intelligence technology  BP neural network  numerical simulation  urban waterlogging  rapid prediction
基金项目:国家自然科学基金项目(52009147)
作者单位E-mail
刘媛媛 中国水利水电科学研究院, 北京 100038
水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京 100038 		 
刘业森 中国水利水电科学研究院, 北京 100038
水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京 100038 		liuys@iwhr.com 
郑敬伟 中国水利水电科学研究院, 北京 100038
水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京 100038 		 
柴福鑫 中国水利水电科学研究院, 北京 100038
水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京 100038 		 
李敏 中国水利水电科学研究院, 北京 100038
水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京 100038 		 
穆杰 中国水利水电科学研究院, 北京 100038
水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京 100038 		 
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中文摘要:
      洪涝数值模型是当前城市内涝风险分析和预报预警的主要技术手段，然而数值模型的计算速度较慢，难以满足日常防汛应急的需求。如何将人工智能技术，引入到训练样本及标注数据较少的城市积水内涝快速预测中，是个重点关注且亟待解决的问题。针对这个问题，本文将具有良好计算精度数值模型与具有较高计算效率的BP人工神经网络模型相结合，提出了一种快速预测城市内涝风险的新方法。本方法以城市洪涝模型的模拟结果作为数据驱动，构建各积水点的BP神经网络预测模型。结果表明，该方法预测精度高，计算速度快，可以满足日常防汛应急的需要，为人工智能技术在防洪减灾方向的应用提供了新的思路。
英文摘要:
      Numerical simulation model is the main technical method to analyze and simulate urban flooding， forecast and early warning. However， the computational efficiency of numerical mode cannot meet the needs of urban rainstorm risks. How to introduce artificial intelligence technology into the rapid prediction of urban flooding with less training samples and labeled data is a key concern and urgent problem to be solved. To solve this problem，this paper proposes a new method for rapid prediction of urban flooding by combining the numerical model with good calculation accuracy and the artificial neural network model with high computational efficiency. Based on the simulation results of numerical model as training samples， the neural network prediction model is constructed to simulate the process of urban flooding. The results show that this method has high prediction accuracy and fast calculation speed，which can meet the needs of daily flood control and emergency response， and provides a new idea for the application of artificial intelligence technology in flood control and disaster reduction.
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