一种基于深度学习的城市暴雨内涝过程模拟方法

本发明公开了一种基于深度学习的城市暴雨内涝过程模拟方法，涉及洪涝灾害技术领域。包括构建城市内涝降雨‑水深数据集；使用所述降雨‑水深数据集对ConvLSTM深度学习模型进行训练，构建基于深度学习模型的洪水预报系统；基于不同降雨情景下的模拟结果，构建训练集和验证集，对ConvLSTM模型的性能进行综合评估，并在实际场景中进行验证。本发明的耦合模型不仅提高了城市洪涝预报的准确性和速度，还增强了对极端天气事件的适应能力，未来的研究将着重于进一步优化模型结构。