摘要
本发明提供了一种洪涝预测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,涉及城市排水管网技术领域。其中,该方法包括:将雨水管网内的目标点位分为多个聚类区块;基于聚类区块内的积水深度按照预设的多个内涝风险等级进行分类;基于聚类区块内雨水管网数据训练基础洪涝预测模型,直至达到预测精度,得到洪涝预测模型;对雨水管网中的节点进行聚类,根据不同的类别将雨水管网划分为多类区块,利用不同区块中的历史数据对包括双层长短时记忆神经网络的预测模型进行训练,训练完成的该模型具有智能化、自动化的数据能力,能够满足快速响应的需求,特别是在极端情况下,在处理大规模数据时,减少计算时间,提升了响应速度。
技术关键词
雨水管网
雨水管道
聚类
检查井
计算机可执行指令
数据
城市排水管网技术
积水
洪涝预测装置
可读存储介质
期望最大化算法
后验概率
基础
风险
精度
概率密度函数
优化器
电子设备
处理器
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调控模型
计算机可执行指令
负荷预测误差
气候
水力发电
设备检测方法
空气
故障传播路径
多层降噪
编码特征