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工程域人工智能
1
作者 张嘎 罗方悦 《土木工程学报》 北大核心 2026年第1期1-12,共12页
目前工程力学行为和安全分析方法仍不能满足实际需求,照搬已有人工智能方法不能从根本上满足工程对输出结果稳定性和可靠性的严格要求。针对这一问题,通过模拟专家思维和决策过程,将以力学分析方法为代表的“机理”和多源信息同化后的... 目前工程力学行为和安全分析方法仍不能满足实际需求,照搬已有人工智能方法不能从根本上满足工程对输出结果稳定性和可靠性的严格要求。针对这一问题,通过模拟专家思维和决策过程,将以力学分析方法为代表的“机理”和多源信息同化后的“数据”实时耦合,以工程的力学分析模型为核心建立了多源数据同化-质量评价方法、机理-数据耦合驱动的人工智能方法和跨工程协同分析方法等3个主要方法,逐层递进提出工程域人工智能理论,构建新一代的工程智能体,实现从“人工智能单向赋能工程”到“人工智能与工程一体化构建”的质变。针对堰塞坝、边坡和风力发电机群等重要工程建立人工智能系统,开展工程服役性能演化预测分析。实际应用表明,工程域人工智能理论突破工程领域数据数量偏少、质量参差不齐、多源且关联弱等问题的制约,克服力学分析方法难以考虑工程及环境复杂条件、工程材料结构参数难以精准测定等困难,实现工程变形溯源、行为预报、风险预警、调控预演等功能,为工程安全及其高效运行提供科学技术支撑。 展开更多
关键词 工程域 人工智能 机理-数据耦合驱动 数据同化 数据质量评价 数值模拟
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基于机器学习元素特征量分析的析出强化铜合金的理性设计
2
作者 孙竟泰 张洪涛 +1 位作者 付华栋 谢建新 《工程科学学报》 北大核心 2026年第1期50-61,共12页
高端制造用析出强化型铜合金的力学和导电性能相互制约,综合性能提升一直是一个重大挑战.本文采用机器学习方法进行元素特征量筛选,挖掘影响合金性能的关键物理化学特征,实现多元复杂合金的高性能设计.结合相关性筛选、递归消除和穷举... 高端制造用析出强化型铜合金的力学和导电性能相互制约,综合性能提升一直是一个重大挑战.本文采用机器学习方法进行元素特征量筛选,挖掘影响合金性能的关键物理化学特征,实现多元复杂合金的高性能设计.结合相关性筛选、递归消除和穷举法筛选,筛选得到影响时效析出强化型铜合金硬度的5个关键合金因子和影响导电率的5个关键合金因子,以关键合金因子为输入,分别构建了误差小于6%的硬度预测模型和误差小于5%的导电率预测模型.应用预测模型,设计了新型合金Cu-2.92Ni-0.92Co-0.74Si.参照Cu-Ni-Co-Si系合金的工业化生产流程和条件进行实验验证,新合金的抗拉强度和导电率分别达到868 MPa和45.6%IACS(国际退火铜标准),实现了相互制约的合金力电性能的同步提升. 展开更多
关键词 数据驱动 机器学习 特征量分析 铜合金 成分设计
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智能时代“模式识别与机器学习”课程教学改革与实践探索
3
作者 孔庆群 张奇 +1 位作者 蒋磊 杨克虎 《科技风》 2026年第2期73-76,共4页
“模式识别与机器学习”作为人工智能专业的核心课程之一,在当前教学实践中面临课程内容更新滞后、实践环节不足及考核方式单一等问题,难以有效适配智能时代下人工智能领域的人才培养需求。针对上述问题,教师通过三方面推进教学改革:一... “模式识别与机器学习”作为人工智能专业的核心课程之一,在当前教学实践中面临课程内容更新滞后、实践环节不足及考核方式单一等问题,难以有效适配智能时代下人工智能领域的人才培养需求。针对上述问题,教师通过三方面推进教学改革:一是基于技术演进的教学体系优化,理清传统方法与前沿技术的演进逻辑;二是设计层次化的实践教学,培养学生从动手实践到项目开发的能力;三是引入动态数据驱动的智能评估系统,实现对学生综合素养的全面评价。通过上述教学改革方案的协同实施,不仅可推动课程教学质量与效率的显著提升,还能更好地契合智能时代对人工智能专业人才的培养需求。 展开更多
关键词 技术演进 教学体系优化 层次化实践教学 数据驱动 智能评估系统
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数据驱动下检察建议制发的范式转型与风险规制
4
作者 杨林霈 赵旭光 《河南财经政法大学学报》 2026年第1期150-166,共17页
传统检察建议制发模式面临监督效力“刚性不足”与“被动性”之困境,数据驱动依托算法监督模型,使之由被动响应到主动监督、柔性建议到刚性支撑、经验决策到科学决策转型,是新时代检察机关应对风险社会治理需求、充分释放技术赋能潜力... 传统检察建议制发模式面临监督效力“刚性不足”与“被动性”之困境,数据驱动依托算法监督模型,使之由被动响应到主动监督、柔性建议到刚性支撑、经验决策到科学决策转型,是新时代检察机关应对风险社会治理需求、充分释放技术赋能潜力、服务国家治理现代化大局和落实“高质效办好每一个案件”要求而进行的系统性变革。然而,技术赋能亦存在技术应用失当削弱监督刚性、法律监督谦抑性与监督能动扩张的冲突、技术依赖与资源约束掣肘检察建议质效等风险。对此,应从顶层设计角度统筹谋划,以实现制度间的协调和衔接。通过“理念—边界—规制—保障”的规制路径,实现数据驱动下检察建议的高质量发展。 展开更多
关键词 数据驱动 检察建议 范式转型 风险规制
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面向可信度提升的数模混合驱动快速机组组合求解方法
5
作者 王文烨 冯川 +2 位作者 管昱翔 马文浩 车亮 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第1期74-85,共12页
随着新型电力系统电源结构、电网拓扑日益复杂,系统节点数、机组数不断增大,采用传统优化方法求解安全约束机组组合(SCUC)模型面临维数灾、计算速度慢等问题。虽然采用数据驱动决策方法可以快速求解SCUC模型,但其可解释性不足导致决策... 随着新型电力系统电源结构、电网拓扑日益复杂,系统节点数、机组数不断增大,采用传统优化方法求解安全约束机组组合(SCUC)模型面临维数灾、计算速度慢等问题。虽然采用数据驱动决策方法可以快速求解SCUC模型,但其可解释性不足导致决策结果不可用。为应对上述问题,提出面向可信度提升的数模混合驱动快速机组组合求解方法。首先,构建基于深度强化学习(DRL)的SCUC求解模型,实现机组启停决策结果的快速预求解;然后,构建综合考虑DRL行为级可解释性指标和策略级可解释性指标的启停决策可信度评估体系,识别出高可信度的机组启停结果,增强决策结果的可解释性;最后,构建数模混合驱动的SCUC实现模型的快速求解,并对低可信度的决策结果进行优化调整。基于某省级电网748节点系统的仿真验证表明,所提方法在增强机组启停决策结果可解释性的前提下,实现了SCUC的快速求解。 展开更多
关键词 机组组合 深度强化学习 数据驱动 可解释性 可信度
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数据驱动的四辊卷板多道次滚弯成形曲率预测方法
6
作者 钟冠华 吕佑龙 左丽玲 《塑性工程学报》 北大核心 2026年第1期86-97,共12页
针对板材滚弯成形工艺存在多影响因素复杂关联以及多道次时序演化规律的特性,导致现有的方法难以实现对板材滚弯成形曲率的快速、准确预测的问题,提出一种数据驱动的方法,用于提高板材滚弯成形曲率的预测性能。首先,基于多道次滚弯成形... 针对板材滚弯成形工艺存在多影响因素复杂关联以及多道次时序演化规律的特性,导致现有的方法难以实现对板材滚弯成形曲率的快速、准确预测的问题,提出一种数据驱动的方法,用于提高板材滚弯成形曲率的预测性能。首先,基于多道次滚弯成形数据,设计多尺度通道注意力机制,学习各影响因素对成形曲率贡献的差异性,以获取自适应加权融合的关键特征;其次,基于时间卷积网络对各道次间的时序关系进行建模,以实现多道次滚弯成形曲率预测。实验结果表明,相较于传统的机器学习模型,所提方法的滚弯成形曲率预测误差较小,平均绝对误差下降至7.4424 mm,平均绝对百分比误差下降至0.5593%,均方根误差下降至13.8689 mm。 展开更多
关键词 四辊卷板 数据驱动 通道注意力机制 时间卷积网络 曲率预测
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基于物理信息神经网络的薄板静力响应计算模型
7
作者 黄敏沾 彭玉祥 +2 位作者 蒋镇涛 孙鹏楠 刘念念 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2026年第1期96-105,共10页
针对物理信息神经网络在薄板结构力学正问题中的应用问题,通过结合物理机理与数据驱动方法,提升薄板弯曲响应计算的准确性与泛化能力。介绍物理信息神经网络的基本结构和原理以及薄板弯曲基本理论,并根据相关理论建立力学正问题物理信... 针对物理信息神经网络在薄板结构力学正问题中的应用问题,通过结合物理机理与数据驱动方法,提升薄板弯曲响应计算的准确性与泛化能力。介绍物理信息神经网络的基本结构和原理以及薄板弯曲基本理论,并根据相关理论建立力学正问题物理信息神经网络模型。利用物理信息神经网络模型求解正弦载荷作用下的薄板静力响应,并与传统神经网络的计算结果进行对比。最后将载荷信息作为神经网络的输入,求解了变载荷作用下的薄板静力响应,结果表明,物理信息神经网络模型有着更高的精度。物理信息神经网络模型能够对变载荷作用下的结构静力响应进行实时预测。 展开更多
关键词 物理信息神经网络 传统神经网络 薄板结构 力学正问题 变载荷 静力响应 数据驱动 结构监测
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基于全流程仿真机理数据的城市固废焚烧过程尾气排放建模与分析
8
作者 汤健 王天峥 +4 位作者 夏恒 陈佳昆 梁永琪 庄家宾 乔俊飞 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期41-54,共14页
针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中“布风布料”操作变量与尾气排放气体间的精确机理模型难以构建的问题,提出了基于全流程仿真机理数据的MSWI过程尾气排放建模与分析方法。首先,在进行面向操作变量与... 针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中“布风布料”操作变量与尾气排放气体间的精确机理模型难以构建的问题,提出了基于全流程仿真机理数据的MSWI过程尾气排放建模与分析方法。首先,在进行面向操作变量与尾气排放的工艺流程描述的基础上,耦合流体动力焚烧代码(fluid dynamic incinerator code,FLIC)、Fluent和Aspen Plus这3种数值仿真软件对MSWI过程所包含的炉排固相燃烧、炉内气相燃烧、余热交换与烟气处理等阶段进行全流程模拟,进而获得基准运行工况下的数值仿真模型;接着,面向操作变量进行正交实验设计和实验实施,获得多种运行工况下仿真机理数据;最后,构建以操作变量为输入、以主要尾气排放为输出的基于多入多出线性回归决策树(multiple-input multiple-output least regression decision tree,MIMO-LRDT)的尾气排放模型,并分别采用单因素和双因素法可视化分析两者间的映射关系。采用面向北京某MSWI厂构建的数值仿真和数据驱动模型验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 城市固废焚烧过程 尾气排放建模 数值仿真模型 仿真机理数据 数据驱动模型 多入多出线性回归决策树
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数据驱动的医院人力资源决策支持系统研究
9
作者 李奇 《办公自动化》 2026年第1期86-88,共3页
随着信息技术的飞速发展,医院管理已全面迈入数据驱动的崭新时代。本研究充分借助大数据与人工智能技术,精心构建一套医院人力资源决策支持系统。该系统功能完备,涵盖数据采集、清洗、深度分析以及模型持续优化等环节,能极为精准地反映... 随着信息技术的飞速发展,医院管理已全面迈入数据驱动的崭新时代。本研究充分借助大数据与人工智能技术,精心构建一套医院人力资源决策支持系统。该系统功能完备,涵盖数据采集、清洗、深度分析以及模型持续优化等环节,能极为精准地反映医院人事的实时动态。研究成果表明,此决策支持系统在提升管理效率、优化人力配置以及降低运营风险等方面成效显著。它不仅为医院战略决策提供坚实的科学依据,还在推动医院信息化转型进程中发挥着关键作用,具有极高的现实意义。本研究秉持严谨的研究方法,对结论进行充分论证,其理论与实践价值均已得到有力验证,未来应用前景极为广阔。 展开更多
关键词 数据驱动 医院管理 人力资源 决策支持系统
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大数据环境下高校教育管理的创新路径探索
10
作者 宋立增 《办公自动化》 2026年第1期98-100,共3页
随着大数据技术的迅猛发展,其在高校教育管理领域的应用日益广泛且深入。文章深入探讨大数据环境下高校教育管理的创新路径,通过分析大数据对高校教育管理在理念、模式、服务及效率决策等方面产生的影响,指出当前面临的管理理念滞后、... 随着大数据技术的迅猛发展,其在高校教育管理领域的应用日益广泛且深入。文章深入探讨大数据环境下高校教育管理的创新路径,通过分析大数据对高校教育管理在理念、模式、服务及效率决策等方面产生的影响,指出当前面临的管理理念滞后、平台支撑不足、数据治理机制不健全以及专业人才短缺等挑战。在此基础上,针对性提出树立数据驱动思维、加强技术应用融合、构建协同治理体系、实现精准管理服务以及提升数据素养等创新路径,旨在推动高校教育管理在大数据时代实现高质量发展,提升教育管理的科学性与有效性。 展开更多
关键词 大数据 高校教育管理 创新路径 教育信息化 数据驱动
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数据驱动的市政道路全生命周期数字化运维管理模式探索
11
作者 李华程 邱筱强 《价值工程》 2026年第3期76-79,共4页
传统市政道路运维管理存在数据割裂、决策滞后、养护被动等问题,难以适应现代城市发展需求。基于此,本研究基于数据驱动理念,探索市政道路全生命周期(规划设计、建设施工、运营维护、拆除回收)数字化运维管理模式,构建“数据采集-分析-... 传统市政道路运维管理存在数据割裂、决策滞后、养护被动等问题,难以适应现代城市发展需求。基于此,本研究基于数据驱动理念,探索市政道路全生命周期(规划设计、建设施工、运营维护、拆除回收)数字化运维管理模式,构建“数据采集-分析-决策-执行”闭环体系。通过整合全周期数据资源,运用大数据、物联网、数字孪生等技术实现道路状态实时感知、病害精准预警、养护智能决策及资源高效配置,同时通过案例分析验证了模式的有效性,为提升市政道路运维管理智能化水平提供理论与实践参考。 展开更多
关键词 数据驱动 市政道路 全生命周期 数字化运维 管理模式
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水利工程中的智能化管理与数据驱动决策研究
12
作者 陈波 潘婷婷 谢正浩 《科学技术创新》 2026年第1期154-157,共4页
水利工程智能化管理通过集成传感器网络及数据融合技术与机器学习算法,文章通过传感器网络及数据融合技术与机器学习构建了实时监测与预测分析及优化调度的智能决策系统,利用多层感知器神经网络建立水位预测模型,预测精度达到95.8%,数... 水利工程智能化管理通过集成传感器网络及数据融合技术与机器学习算法,文章通过传感器网络及数据融合技术与机器学习构建了实时监测与预测分析及优化调度的智能决策系统,利用多层感知器神经网络建立水位预测模型,预测精度达到95.8%,数据驱动决策框架使用粒子群优化算法进行多目标调度,发电效益提升27.3%,生态流量保障率98.5%。实践表明,智能化管理系统在极端洪水下应急响应时间减少52.1%,调度精度提高34.6%,年均节约成本2 680万元,为水利工程现代化运营提供了技术支持。 展开更多
关键词 智能化管理 数据驱动决策 机器学习 水利工程 优化调度
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“以数治税”:数字经济时代税收征管模式的挑战与创新
13
作者 段文萍 《办公自动化》 2026年第1期83-85,共3页
数字经济快速发展对传统税收征管模式提出新挑战,推动“以数治税”创新模式的产生。该文立足“以数治税”的背景,深入剖析当下税收征管模式所面临的诸多挑战,并系统性地总结为应对这些挑战,在税收征管体系创新方面可采取的技术创新、优... 数字经济快速发展对传统税收征管模式提出新挑战,推动“以数治税”创新模式的产生。该文立足“以数治税”的背景,深入剖析当下税收征管模式所面临的诸多挑战,并系统性地总结为应对这些挑战,在税收征管体系创新方面可采取的技术创新、优化征管流程、强化税源管理等有效策略。 展开更多
关键词 数字经济 以数治税 税收征管 技术创新 征管流程
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AI Graf Compounder在橡胶配方开发模拟中的应用研究
14
作者 章羽(编译) 《橡塑技术与装备》 2026年第1期76-81,共6页
本文探讨了AI Graf Compounder软件在橡胶配方开发中的应用。该系统基于前馈神经网络,能够根据成分预测材料性能,显著减少物理测试需求并加快研发进程。研究通过多个案例验证了其在EPDM、天然橡胶等配方中的预测准确性,强调高质量结构... 本文探讨了AI Graf Compounder软件在橡胶配方开发中的应用。该系统基于前馈神经网络,能够根据成分预测材料性能,显著减少物理测试需求并加快研发进程。研究通过多个案例验证了其在EPDM、天然橡胶等配方中的预测准确性,强调高质量结构化数据(尤其是实验设计数据)对模拟结果的重要性。人工智能与结构化实验设计的结合,为橡胶行业提供了更高效、数据驱动的开发路径。 展开更多
关键词 人工智能 橡胶配方开发 神经网络 实验设计 数据驱动模型
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基于线损监测的光伏功率预测系统设计
15
作者 郭瑞康 魏渊博 《计算机应用文摘》 2026年第1期101-103,共3页
围绕光伏发电系统中功率预测的关键问题,提出了一种基于线损监测的光伏功率预测系统设计方案。该方案通过实时监测输电线路的线损变化,结合光伏组件运行特性和环境因素,实现对光伏功率的高精度预测。通过引入数据驱动模型和物理机理模... 围绕光伏发电系统中功率预测的关键问题,提出了一种基于线损监测的光伏功率预测系统设计方案。该方案通过实时监测输电线路的线损变化,结合光伏组件运行特性和环境因素,实现对光伏功率的高精度预测。通过引入数据驱动模型和物理机理模型的融合方法,系统能够有效提升预测的准确性与鲁棒性。实验结果表明,该方案在短期光伏功率预测方面具有显著优势。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 线损监测 数据驱动模型 机理模型
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基于PDCA-DMAIC整合模型的企业文化落地路径研究
16
作者 邵冰 康志方 庞鹤翔 《商业观察》 2026年第2期65-67,74,共4页
企业文化落地是将核心价值观转化为员工行为与组织效能的关键环节。文章基于PDCA循环与六西格玛DMAIC模型的整合框架,构建了包含5个阶段的企业文化落地整合模型。实证研究表明,PDCA-DMAIC整合模型通过建立双向反馈机制和系统化的流程设... 企业文化落地是将核心价值观转化为员工行为与组织效能的关键环节。文章基于PDCA循环与六西格玛DMAIC模型的整合框架,构建了包含5个阶段的企业文化落地整合模型。实证研究表明,PDCA-DMAIC整合模型通过建立双向反馈机制和系统化的流程设计,有效解决了文化落地过程中的认知偏差和效果持续性不足等问题,为企业文化从形式化落地到实质性嵌入提供了可操作的方法论支持。研究认为,企业应建立文化落地的战略引领体系,构建长效运行机制,实现文化理念的可操作化转化。 展开更多
关键词 企业文化落地 PDCA-DMAIC整合模型 数据驱动 五阶段路径 行为转化
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知识数据双驱动的感潮河网水动力智能模拟方法 被引量：3
17
作者 袁赛瑜 陈逸鸿 +2 位作者 罗霄 张汇明 唐洪武 《水科学进展》 北大核心 2025年第1期28-38,共11页
感潮河网地区大量水闸、泵站智慧高效的联合调度是实现河网活水提质的重要保障,但以往的智能模拟方法缺乏物理可解释性,难以准确描述感潮河网复杂的水动力过程。本文提出了一种知识数据双驱动的感潮河网水动力智能模拟方法,应用于概化... 感潮河网地区大量水闸、泵站智慧高效的联合调度是实现河网活水提质的重要保障,但以往的智能模拟方法缺乏物理可解释性,难以准确描述感潮河网复杂的水动力过程。本文提出了一种知识数据双驱动的感潮河网水动力智能模拟方法,应用于概化感潮河网和上海蕰南片感潮河网的水动力模拟。结果表明:以人工神经网络为主干、以河网水流控制方程作为物理约束,构建包含控制方程残差的人工神经网络损失函数,不断迭代优化神经网络权重集直至损失函数满足要求,从而实现同时具备物理可解释性和高效计算效率的感潮河网水动力智能模拟;该方法区别于传统人工神经网络,表现在所需的训练数据大幅度减少,还可以得到没有训练数据断面的水动力过程;该方法具有良好的模拟精度、计算效率以及鲁棒性。 展开更多
关键词 水动力模拟 感潮河网 智能模拟 知识驱动 数据驱动
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基于卷积-长短记忆神经网络的页岩气井短期产量预测与概率性评价 被引量：2
18
作者 郭建春 任文希 +3 位作者 曾凡辉 刘彧轩 段又菁 罗扬 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期130-137,共8页
页岩气赋存方式多样、渗流机理复杂,气井生产制度多变,准确预测页岩气井产量难度大。针对这一问题,文章基于数据驱动的思想,对历史生产数据进行了预处理,建立了由产量、油嘴尺寸、生产时间和关井时间组成的多维时间序列,结合卷积神经网... 页岩气赋存方式多样、渗流机理复杂,气井生产制度多变,准确预测页岩气井产量难度大。针对这一问题,文章基于数据驱动的思想,对历史生产数据进行了预处理,建立了由产量、油嘴尺寸、生产时间和关井时间组成的多维时间序列,结合卷积神经网络(CNN)和长短记忆神经网络(LSTM),基于混合式深度学习架构,建立了基于卷积-长短记忆神经网络的页岩气井短期产量预测模型(CNN-LSTM)。CNN-LSTM采用CNN提取高维特征之间的交互作用信息,并利用LSTM提取这些特征的时序信息,实现了交互作用信息和时序信息的融合。生产数据测试表明:CNN-LSTM考虑了生产制度的影响,因此其产量预测精度高于单变量LSTM和多变量LSTM。进一步发展了基于核密度估计理论的产量概率性预测方法,实现了产量预测结果的不确定分析,获得了未来气井产量的变化范围。研究成果有望为页岩气井生产动态分析、产量预测和生产管理提供支撑。 展开更多
关键词 页岩气井 产量预测 神经网络 不确定分析 数据驱动
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极端暴雨条件下城市内涝模拟研究进展与展望 被引量：3
19
作者 周添红 唐佐槐 +3 位作者 褚俊英 周祖昊 李孟泽 唐明 《人民长江》 北大核心 2025年第5期14-22,30,共10页
在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的... 在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的基础上,识别了城市内涝积水的主要影响因素;系统总结了极端暴雨条件下城市内涝模拟的两大主流方法,即机理驱动模型和数据驱动模型,前者物理过程明确,但计算用时长,后者计算效率满足快速模拟预测的要求,但缺乏物理机理。在此基础上,从城市内涝模拟结果的多指标动态分析、模拟精度和效率的提升、城市尺度模型与流域尺度模型的深度融合、机理模型和数值天气预报的动态结合、机理驱动模拟和数据驱动模拟的实时耦合5个方面展望了极端暴雨条件下城市内涝模拟的未来发展趋势。研究成果可为极端暴雨条件下城市内涝过程识别与管理提供借鉴。 展开更多
关键词 极端暴雨 城市内涝模拟 数据驱动模型 机理驱动模型
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