一种耦合神经网络-数值模拟的城市内涝快速预报方法

摘要

本发明涉及一种结合神经网络‑数值模拟的城市内涝快速预报方法，步骤为：1：根据以往降水数据统计，构建选定区域降雨数据库，作为该区域洪涝模拟模型的边界输入条件；2、以步骤1构建的降雨数据库为边界输入条件，利用PCSWMM构建城市内涝模拟模型，得到该选定区域的积水数据库，并基于模型统计多情景下的降雨‑内涝情况；3、根据上述降雨‑内涝情况，选取高风险点并提取空间位置信息，统计各空间点对应最大积水深度；4、基于上述三个步骤得到数据信息构建Elman神经网络模型，并训练确定输入和输出函数的映射关系，依据此建立相应的积水快速预测模型；5、以实际降水为输入，利用积水快速预测模型进行实际降水的积水预测。本发明具有预测准确的优点。