基于物理-数据融合的城市内涝退水过程数值模拟方法及系统

本发明公开了基于物理‑数据融合的城市内涝退水过程数值模拟方法及系统，属于城市防洪与智能水务技术领域，融合水力学模型与数据驱动模型，通过门控注意力动态加权预测结果，并利用卡尔曼滤波实时校正；其实现包括：多源数据融合与增强：进行数据的采集与处理，实现时空对齐并进行特征构造；机理+数理双引擎协同预测：基于物理模型引擎和数据驱动引擎协同预测，并实现自适应融合；在线推理与动态校正：包括卡尔曼滤波动态校正和极端场景应急处理；模型评估与迭代。本发明解决复杂城市环境下退水时间与积水范围的高精度预测难题，提升模型在管道堵塞、暴雨外推等未见过场景下的泛化能力，为城市内涝应急调度和排水设施优化提供可靠决策依据。