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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利基于深度学习的城市内涝模型参数快速确定方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119647323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411701744.6，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于深度学习的城市内涝模型参数快速确定方法及装置是由戴昊;刘国伟;邓浩;辛立胜;尚龙龙;马楠;李兆环设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的城市内涝模型参数快速确定方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的城市内涝模型参数快速确定方法及装置，处理器构建每个研究区域的暴雨内涝模型，并对每个暴雨内涝模型进行率定和校验；然后构建深度学习模型，通过模型输入资料数据和暴雨内涝模型的模型参数训练深度学习模型；将目标研究区域的输入资料数据输入到训练好的深度学习模型，得到目标研究区域的暴雨内涝模型的模型参数。可见，在本申请中，将深度学习模型运用到具有明确物理机制的城市暴雨内涝模型参数确定中，可实现城市暴雨内涝模型的模型参数快速和精确确定，从而提高城市暴雨内涝预警的准确性和时效性。

本发明授权基于深度学习的城市内涝模型参数快速确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的城市内涝模型参数快速确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个研究区域的下垫面数据、管网数据、降雨数据和实测水文数据； 根据所述下垫面数据、所述管网数据、所述降雨数据构建每个研究区域的暴雨内涝模型； 根据每个研究区域的降雨数据和实测水文数据对相应的暴雨内涝模型进行率定和校验，得到模型参数数据库，所述模型参数数据库包括每个暴雨内涝模型的优化后的模型参数； 构建深度学习模型，根据每个研究区域的下垫面数据、管网数据和降雨数据构建输入资料数据库； 以所述输入资料数据库为自变量，以及，以所述模型参数数据库为因变量，对所述深度学习模型进行训练； 将目标研究区域的下垫面数据、管网数据和降雨数据输入训练好的深度学习模型，得到所述目标研究区域的暴雨内涝模型的模型参数； 所述根据每个研究区域的降雨数据和实测水文数据对相应的暴雨内涝模型进行率定和校验，得到模型参数数据库，包括：针对单个研究区域，将至少一个实测场次的所述降雨数据输入暴雨内涝模型中得到至少一个模拟水文数据；根据所述至少一个模拟水文数据和至少一个实测水文数据计算得到所述暴雨内涝模型的模拟精度；若所述模拟精度符合预设模拟精度，则将所述暴雨内涝模型的模型参数确定为目标模型参数，并写入所述模型参数数据库中；若所述模拟精度不符合所述预设模拟精度，则调整所述暴雨内涝模型的模型参数，并重新执行步骤“将至少一个实测场次的所述降雨数据输入暴雨内涝模型中得到至少一个模拟水文数据”； 所述模拟精度包括纳什效率系数，所述纳什效率系数的计算公式如下： 其中，NSE为纳什效率系数，Yi为第i个实测场次的实测水文数据，为第i个实测场次的模拟水文数据，为所有实测场次的实测水文数据的平均值，n为实测场次的总数目，NSE的取值范围为-∞,1]。

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