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机理模型与深度学习模型融合的城市洪涝风险预测

范子武 乌景秀 郑少旭 栾斌 于飞龙 刘悦 杨光

长江科学院院报2026，Vol.43Issue(6)：P.127-137,11.
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长江科学院院报2026，Vol.43Issue(6)：P.127-137,11.DOI:10.11988/ckyyb.20260049

机理模型与深度学习模型融合的城市洪涝风险预测

范子武 1乌景秀 1郑少旭 2栾斌 1于飞龙 3刘悦 1杨光1

作者信息

  • 1. 南京水利科学研究院水工水力学研究所,南京210029 水利部太湖流域水治理重点实验室,江苏无锡214125
  • 2. 南方科技大学环境科学与工程学院,广东深圳518055
  • 3. 江苏省水文水资源勘测局南京分局,南京210008
  • 折叠

摘要

关键词

城市内涝/机理模型/深度学习/物理约束/可解释性分析

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

范子武,乌景秀,郑少旭,栾斌,于飞龙,刘悦,杨光..机理模型与深度学习模型融合的城市洪涝风险预测[J].长江科学院院报,2026,43(6):P.127-137,11.

基金项目

国家重点研发计划项目(2022YFC3202605) （2022YFC3202605）

江苏省水利科技项目(2025018) （2025018）

国家自然科学基金项目(52309029)。 （52309029）

长江科学院院报

1001-5485

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