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基于ANN的地下排水管线系统知识深度学习与城市内涝水位模拟
1
作者
解智强
张小伟
+2 位作者
何江龙
李照永
侯至群
《城市勘测》
2019年第S01期214-219,共6页
城市地下排水系统水力建模技术能够很好地模拟城市内涝的演进状态,但这是一个持续性的过程,需要长时期的数据采集、处理、以及水力建模,且研究和模拟的范围受时间空间限制。人工智能技术的发展,为架构在城市排水地理信息系统基础上的城...
城市地下排水系统水力建模技术能够很好地模拟城市内涝的演进状态,但这是一个持续性的过程,需要长时期的数据采集、处理、以及水力建模,且研究和模拟的范围受时间空间限制。人工智能技术的发展,为架构在城市排水地理信息系统基础上的城市内涝模拟提供了增强效率的可能。本文就使用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)技术对地下排水管线知识进行学习,模拟针对2013年7月18日昆明城市多点内涝状态下河道的水位,实现人工智能技术在城市内涝研究中的应用,以寻找一种高效模拟城市地下排水系统内涝灾害的方法。
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关键词
城市内涝
水力建模
人工神经网络
预测模型
排水管线系统
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职称材料
题名
基于ANN的地下排水管线系统知识深度学习与城市内涝水位模拟
1
作者
解智强
张小伟
何江龙
李照永
侯至群
机构
昆明市城市地下空间规划管理办公室
出处
《城市勘测》
2019年第S01期214-219,共6页
文摘
城市地下排水系统水力建模技术能够很好地模拟城市内涝的演进状态,但这是一个持续性的过程,需要长时期的数据采集、处理、以及水力建模,且研究和模拟的范围受时间空间限制。人工智能技术的发展,为架构在城市排水地理信息系统基础上的城市内涝模拟提供了增强效率的可能。本文就使用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)技术对地下排水管线知识进行学习,模拟针对2013年7月18日昆明城市多点内涝状态下河道的水位,实现人工智能技术在城市内涝研究中的应用,以寻找一种高效模拟城市地下排水系统内涝灾害的方法。
关键词
城市内涝
水力建模
人工神经网络
预测模型
排水管线系统
Keywords
Urban waterlogging
Hydraulic modeling
Artificial neural network
Prediction model
Drainage pipeline system
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于ANN的地下排水管线系统知识深度学习与城市内涝水位模拟
解智强
张小伟
何江龙
李照永
侯至群
《城市勘测》
2019
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