测绘科学

2020, v.45;No.266(08) 174-180

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

耦合水文和神经网络的城市积水动态风险评价
Dynamic risk assessment of urban stagnant water with coupling hydrological and neural network

刘野;逯跃锋;孟庆祥;秦永;刘聪;闻俏;胡玉龙;

摘要(Abstract):

为了综合分析城市积水点的时空动态及其风险等级,该文将水文模型与深度神经网络(DNN)相结合,提出了耦合水文模型和神经网络的城市暴雨积水点的风险评价模型。应用水文模型计算降雨过程中积水点的动态积水量以及积水区域;使用缓冲区分析来提取积水点附近道路的兴趣点(POI)。然后利用积水量、积水范围和POI的信息,采用深层神经网络对积水点风险进行评价;利用贵阳市中心城区的内涝调查数据对模拟结果进行实验验证。结果表明,该模型能够比较精确地评估城市积水灾害风险等级及其时空分布。

关键词(KeyWords): 积水点;风险评估;水文模型;深度神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(91646207);; 国家重点研发计划项目(2017YFC0822000,2017YFC1405000)

作者(Author): 刘野;逯跃锋;孟庆祥;秦永;刘聪;闻俏;胡玉龙;

Email:

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.08.026

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享