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基于時空特征融合的城市洪澇混合深度學習預測

中國給水排水 頁數(shù): 6 2024-09-01
摘要: 傳統(tǒng)物理模型在二維地表淹沒計算中雖然實現(xiàn)了高精度的求解,但其構(gòu)建過程復雜、校準難度高,且計算效率低,在實時洪澇預報方面存在局限性。深度學習作為人工智能領域的重要分支,具有強大的數(shù)據(jù)處理和學習能力,可為洪澇預測提供變革性、創(chuàng)新性的技術(shù)手段。為此,提出了一種基于時空特征融合技術(shù)的城市洪澇混合深度學習預測模型,充分結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡對空間和時間數(shù)據(jù)的學習優(yōu)勢,建立了Seg... (共6頁)

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