基于图注意力-长短期记忆网络的雨洪淹没预测方法

本发明公开了一种基于图注意力‑长短期记忆网络的雨洪淹没预测方法，属于雨洪淹没预测领域，该方法包括构建用于进行城市雨洪模拟的二维水动力模型；获取研究区域的历史降雨数据，根据历史降雨数据获取雨洪数据集，根据DEM数据构建图结构；基于图注意力网络GAT和长短期记忆网络LSTM，构建用于进行淹没水深数据预测的GAT‑LSTM淹没水深预测模型；根据雨洪数据集和图结构，训练GAT‑LSTM淹没水深预测模型，得到训练完成的GAT‑LSTM淹没水深预测模型；获取待测降雨量序列，基于训练完成的GAT‑LSTM淹没水深预测模型，得到待测降雨量序列对应的淹没水深预测值。本发明解决了数据驱动模型的数据依赖问题。