【摘 要】
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随着城市化进程的不断加快,我国城市正面临着越来越严峻的洪涝问题。本文在社区尺度上构建雨洪管理模型(SWMM),使用遗传算法率定SWMM模型参数;在对研究区降雨分析的基础上,采用模糊识别法筛选出最具代表性的两种雨型;基于不同的降雨情景与SWMM模拟值组成的数据集,建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型模拟研究区降雨径流关系,并使用不同工况评估了LSTM模型效果。结果表明,LSTM模型对降雨径流的模拟与SWMM模型基本吻合,而其对洪峰流量的拟合略有偏差。在较小降雨下,LSTM模型模拟洪峰流量较SWMM输出结果
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室,中国水利水电科学研究院水资源研究所,东北大学资源与土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(52079005)。
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随着城市化进程的不断加快,我国城市正面临着越来越严峻的洪涝问题。本文在社区尺度上构建雨洪管理模型(SWMM),使用遗传算法率定SWMM模型参数;在对研究区降雨分析的基础上,采用模糊识别法筛选出最具代表性的两种雨型;基于不同的降雨情景与SWMM模拟值组成的数据集,建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型模拟研究区降雨径流关系,并使用不同工况评估了LSTM模型效果。结果表明,LSTM模型对降雨径流的模拟与SWMM模型基本吻合,而其对洪峰流量的拟合略有偏差。在较小降雨下,LSTM模型模拟洪峰流量较SWMM输出结果
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