一种基于机器学习的城市雨洪韧性深度学习评估方法

本发明公开了一种基于机器学习的城市雨洪韧性深度学习评估方法，包括以下步骤：步骤1、明析城市雨洪的时空分异特征；步骤2、分析计算城市雨洪韧性指标；步骤3、进行城市雨洪韧性评估；步骤4、构建城市雨洪灾害模拟模型；步骤5、基于机器学习的评估预测学习方法。本发明的有益效果是，利用机器学习技术能够精准评估城市雨洪韧性，并且能够借助深度学习的神经网络模型进行深入的可行性分析；该技术能够在时空维度上学习和提取多尺度特征，有效捕捉城市雨洪韧性时空数据中的非线性关系，并提高了城市雨洪韧性预测的准确性和稳定性，进而调控城市雨洪韧性，及时确定相应的城市应急方案，增强城市整体的韧性。