公开(公告)号：CN114139433A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202110862977.4

申请日：2021-07-29

申请人： 同济大学

发明人： 朱文 ,  王嘉莹 ,  陶涛 ,  信昆仑 ,  颜合想 ,  李树平

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

摘要： 本发明提供一种用于城市内涝预警的雨水系统模拟方法，所述方法是基于深度学习的，由降雨产流过程模拟模型和一维管网汇流过程模拟模型两个深度学习模型构成。降雨产流过程模拟模型，用于模拟子汇水区径流、降雨入渗等管网外部进流量，并作为所述一维管网汇流过程模拟模型训练的边界条件；一维管网汇流过程模拟模型，用于模拟管网节点积水流量，同时兼具深度学习模型网络架构比选功能。本发明建模简单，具有高灵活性和高时效性，模型可以通过补充数据进行更新，精度高；可以实现对不同复杂程度的管网结构下的积水过程模拟，具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN118504404A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410651864.3

申请日：2024-05-24

申请人： 同济大学

发明人： 陶涛 ,  马晓宇 ,  朱文 ,  王嘉莹

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

摘要： 本发明的实施例提供了一种城市内涝防治方法、装置、设备以及存储介质，应用于雨水系统技术领域。该方法包括：反演雨水系统管网全局的液位与流量，生成监测时刻的地面淹没水深图和二值化洪水淹没图，对雨水系统管网全局的液位和地面淹没水深图和二值化洪水淹没图进行合理性检查，并基于一维(1D)节点和二维(2D)地面间的水力联系进行融合处理，得到标签，根据标签和预报降雨生成新的数据集，对历史数据集和新数据集进行混合，得到混合数据集，以此对城市内涝预测模型进行参数更新，使用参数更新后的模型进行城市内涝预测，并根据预测结果确定城市内涝预警等级，以此生成排水方案，并按照方案对相应排水设施进行调控，提高城市内涝防治效果。

公开(公告)号：CN117315318A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311019804.1

申请日：2023-08-14

申请人： 同济大学

发明人： 陶涛 ,  朱文 ,  王思懿 ,  王嘉莹 ,  颜合想 ,  信昆仑 ,  李树平

IPC分类号： G06V10/764 ,  G08B21/10 ,  G01W1/10 ,  G01W1/14 ,  G06Q50/26 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06N3/0499 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的城市内涝快速预测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据图像分割方法SLIC将地区划分为各个区域；步骤S2，对每个区域，构建对应的SN‑DL模型，再将现有的该区域的地形、外部入流量和对应的淹没水深数据对SN‑DL模型进行训练，得到训练好的SN‑DL模型；步骤S3，对每个区域，将外部入流量信息中该区域的外部入流量时序和地形信息中该区域的区域地形信息输入对应的训练好的SN‑DL模型，得到该区域的t时刻的区域积水预测结果；步骤S4，对t时刻的所有区域积水预测结果进行整合，得到t时刻的地区积水预测结果。总之，本方法能够更加快速准确地获得地区积水预测结果。