基于数值模拟与BP神经网络的城市调蓄池调度快速预报方法

作     者：潘鑫鑫 侯精明 陈光照 李东来 周聂 梁鑫 吕佳豪 乔贤玲 呼媛 高徐军 Pan Xinxin;Hou Jingming;Chen Guangzhao;Li Donglai;Zhou Nie;Liang Xin;Lyu Jiahao;Qiao Xianling;Hu Yuan;Gao Xujun

作者机构：西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室西安710048 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉430072 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司西安710065 

基　　金：国家自然科学基金项目(52009104、52079106) 中德合作交流项目(M-0427) 

出 版 物：《水动力学研究与进展（A辑）》 (Chinese Journal of Hydrodynamics)

年 卷 期：2023年第38卷第3期

页      码：409-420页

摘      要：调蓄池是当前削减暴雨引起城市内涝问题的主要工程措施,然而调蓄池何时开启一般通过人工观测判定,难以及时有效地发挥调蓄池的调蓄作用。如何通过数值模拟和AI技术对调蓄池控制节点及相应的内涝点进行精准模拟和预测是亟待解决的问题,该文将一维SWMM模型和具有高精度的二维水动力模型进行耦合,再结合具有高效率的BP神经网络,提出了一种快速预报城市调蓄池调度的方法。该方法以耦合模型模拟出的结果作为数据驱动,构建调蓄池控制节点及内涝点的BP神经网络快速预报模型。结果表明:快速预报模型可在24 s内快速预测出调蓄池的控制节点水位及内涝点的积水深度,且预报模型的纳什效率系数NSE不低于0.90,误差较小。可以满足日常防汛应急的需要,有效降低生命财产损失。

主 题 词：数值模拟 BP神经网络 快速预报 水文水动力模型 调蓄池 

学科分类：080103[080103] 08[工学] 080104[080104] 081502[081502] 0815[工学-矿业类] 0801[工学-力学类] 

D　O　I：10.16076/j.cnki.cjhd.2023.03.010

馆 藏 号：203122707...