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本发明提供了一种基于机器学习的洪涝快速预报方法及系统，涉及洪涝灾害实时预报技术领域。本发明通过构建水文水动力耦合模型，基于该水文水动力模型模拟不同暴雨重现期和雨型下的暴雨淹没情况，以预设的水深阈值判断淹没区和非淹没区。此外，本发明通过构建得到最优洪水预报模型与最优水深预测模型，快速计算各网格的淹没范围、淹没水深和淹没演进情况。相比以往研究利用神经网络模型单个变量输出，预测多个空间点需要构建大量模型的缺点，本发明构建的CNN模型能考虑多个栅格点的空间相关性，预测精度和效率更高，并且克服了水文水动力
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118095104A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410487324.6G06N3/045(2023.01)
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