基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究

封天雨; 初翔宇; 赵鑫; 王慧妍; 韩冠宇; 王浩正

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251469

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基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究

更新时间：2026-02-25

- 基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究
- 基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究
- 水电能源科学 2026年第3期页码：51-55
- 作者机构：
  
  中国市政工程华北设计研究总院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251469
  中图分类号： TU992
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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封天雨, 初翔宇, 赵鑫, 等. 基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究[J]. 水电能源科学, 2026,(3):51-55.

封天雨, 初翔宇, 赵鑫, et al. 基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究[J]. 2026, (3): 51-55.
封天雨, 初翔宇, 赵鑫, 等. 基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究[J]. 水电能源科学, 2026,(3):51-55. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251469.

封天雨, 初翔宇, 赵鑫, et al. 基于CNN-LSTM模型的城市洪水二维时空预测研究[J]. 2026, (3): 51-55. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251469.

摘要

城市洪水预测对减轻洪灾损失至关重要。为此

提出一种融合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型

基于自主研发的Simuwater模型构建城市二维洪水机理模型

通过多种降雨情景生成训练样本

结合筛选的时空特征因子训练CNN-LSTM模型

并以北方某城市排水系统为例评估模型精度与效率。结果表明

CNN-LSTM模型在不同时刻的积水深度预测均方根误差(R

RMSE

)低于0.04 m

整体R

高于0.9

最大积水深度相对误差小于0.06 m

峰值时间误差在±30 min以内

单场降雨预测耗时仅274 ms

且能快速准确地预测城市洪水的发生与发展趋势

为城市防洪减灾提供重要决策支持。

Abstract

关键词

Keywords

references

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