深度学习和水文机理模型双驱动的数字孪生圩区系统的研究

时间：2023-05-24 来源：

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文章题目：深度学习和水文机理模型双驱动的数字孪生圩区系统的研究

作者姓名：孙健1，张鹏2，兰林2，曾贤敏3，李幽铮4，叶枫1

作者单位：1.河海大学 计算机与信息学院 江苏 南京 211100；2.江苏省水利工程规划办公室 江苏 南京 210012；3.南京慧水科技有限公司 江苏 南京 210012；4.金陵科技学院 建筑工程学院 江苏 南京 210000

摘要：由于水利场景中水利设施的多样性和多因素的复杂性，数字孪生技术在水利领域的研究和应用还处于探索阶段，需要有理论基础、合适的模型、有效的设计范例，深入的实验，以及实际的实施。提出了一个由深度学习模型（LSTM模型）和水文机制模型（新安江模型）驱动的数字孪生圩区系统框架，使用Unity和Vue.js构建了一个基于Web的交互式虚拟现实界面来展示系统的有效性。并测试了该数字孪生圩区系统的性能，并将其与最先进的系统在监测、预测和模拟等功能方面进行了比较。结果表明，该数字孪生圩区系统在功能方面比其他系统更加全面和多样化，对当前水利领域的数字孪生系统的构建有一定的参考价值。