一种顾及不确定性的知识-数据双驱动城市内涝模拟方法

本发明公开了一种顾及不确定性的知识‑数据双驱动城市内涝模拟方法，包括以下步骤：获取基础水文要素和地理信息数据构建特征输入集；基于水文水动力学原理构建城市内涝物理模型；基于实测降雨‑淹没数据迭代修正物理模型参数，输出参数不确定性约束的水深数据集；矫正数据不确定性，构建城市内涝数据集；通过自助采样生成并训练子模型群，采用集成策略融合结构不确定性与权重不确定性；量化集成预测的不确定性，输出带置信区间的预测结果并验证精度。本发明方法有效融合物理模型的可解释性与数据模型的特征学习能力，通过多源不确定性量化机制，实现城市复杂场景下高分辨率、可解释的内涝水深预测，为城市洪涝预警与智能调度提供可靠支撑。