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《武汉大学学报(信息科学版)》 2019年01期
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利用深度学习模型进行城市内涝影响分析

潘银  邵振峰  程涛  贺蔚  
【摘要】:城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害,影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象,综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响,筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时,基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型,结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签,剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系,实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明,栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系,可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小,可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 金志森;;基于层次分析法对城市内涝风险评估与区划方法研究——以泉州东海组团为例[J];城市住宅;2015年12期
2 陈洋波;周浩澜;张会;杜国明;陈俊合;;东莞市内涝预报模型研究[J];武汉大学学报(工学版);2015年05期
3 王知音;禹龙;田生伟;钱育蓉;丁建丽;杨柳;;基于栈式自编码的水体提取方法[J];计算机应用;2015年09期
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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2 耿焕同;吴正雪;计浩军;陈华;;基于GIS的上海市嘉定区暴雨积涝灾害风险区划研究[J];灾害学;2015年01期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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4 包丽敏;解决城市内涝是清还一笔“良心债”[N];中国青年报;2013年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 袁瑜蔓;城市雨水生物滞留池优化设计研究[D];西南交通大学;2018年
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4 郝梦琪;城市内涝防治技术研究[D];西安工业大学;2017年
5 邵泽岩;基于SWMM的城市内涝防治研究[D];昆明理工大学;2017年
6 刘海峰;福州市城市内涝应急处置研究[D];福建农林大学;2017年
7 郑凤宜;某大学校园内涝改造工程研究[D];华南理工大学;2017年
8 杨莎娜;治理理论视角下老挝万象市城市内涝防治研究[D];广西民族大学;2016年
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10 温会;城市内涝积水量计算模型研究与应用[D];太原理工大学;2015年
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