基于深度學習的山洪時空預測代理模型

摘要： 山洪是全球范圍內(nèi)最危險的自然災害之一，具有突發(fā)性強、成災快和破壞力大并且難以短時臨近預測的特點。傳統(tǒng)山洪預報預警方法主要依賴于基于物理機制的水文-水動力山洪過程模擬，然而這種方法計算復雜耗時較長，難以滿足山洪的短時臨近預測需求。以浙江臨安仁里村為例，在水文-水動力物理模擬所產(chǎn)生的8 378條降雨時序和對應山洪淹沒時空序列數(shù)據(jù)集的基礎上，以基于卷積門控循環(huán)單元(convoluti...