基于长短期记忆网络(LSTM)的内涝淹没建模开发与评估：一种实时预测与灾害管理新策略

为解决低洼地区(如三角洲)因短时强降雨加剧导致的内涝灾害问题，研究人员利用长短期记忆网络(LSTM)算法开发了仅依赖降雨数据的实时淹没预测模型。通过分段降雨时序和超参数优化，模型在淹没体积/深度预测中R2、Nash-Sutcliffe效率等指标均达"极优"等级，计算效率提升显著，为灾害管理提供了快速精准的新工具。

　　

短时强降雨事件的加剧显著增加了低洼区域(如三角洲)的内涝灾害风险，传统排水系统面临严峻挑战。为突破这一瓶颈，研究者创新性地采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)算法，开发了仅需降雨输入即可实现内涝淹没模拟的机器学习模型。该技术通过将降雨时序按50%累积量划分为10个等间距区间，有效捕捉雨型变异特征。经敏感性分析优化训练数据量、训练轮次(epoch)等超参数后，模型在淹没体积和深度预测中表现卓越——R²、Nash-Sutcliffe效率系数及百分比偏差等指标均稳居"极优"评级区间。更令人振奋的是，计算资源评估显示其渲染耗时显著短于传统数值模拟方法。这项研究证实LSTM驱动的内涝建模不仅计算高效，更能为低洼地区实时洪水预警和灾害响应决策提供有力支持，开创了水文学与人工智能交叉应用的新范式。