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深度學習和水文機理模型雙驅動的數字孿生圩區系統的研究

時間：2023-05-24 來源：

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文章題目：深度學習和水文機理模型雙驅動的數字孿生圩區系統的研究

作者姓名：孫健1，張鵬2，蘭林2，曾賢敏3，李幽錚4，葉楓1

作者單位：1.河海大學 計算機與信息學院 江蘇 南京 211100；2.江蘇省水利工程規劃辦公室 江蘇 南京 210012；3.南京慧水科技有限公司 江蘇 南京 210012；4.金陵科技學院 建筑工程學院 江蘇 南京 210000

摘要：由于水利場景中水利設施的多樣性和多因素的復雜性，數字孿生技術在水利領域的研究和應用還處于探索階段，需要有理論基礎、合適的模型、有效的設計范例，深入的實驗，以及實際的實施。提出了一個由深度學習模型（LSTM模型）和水文機制模型（新安江模型）驅動的數字孿生圩區系統框架，使用Unity和Vue.js構建了一個基于Web的交互式虛擬現實界面來展示系統的有效性。并測試了該數字孿生圩區系統的性能，并將其與最先進的系統在監測、預測和模擬等功能方面進行了比較。結果表明，該數字孿生圩區系統在功能方面比其他系統更加全面和多樣化，對當前水利領域的數字孿生系統的構建有一定的參考價值。