基于PySWMM的SWMM参数自动率定研究

针对SWMM原始动态链接库缺乏相关应用接口函数和优化模块无法进行参数自动率定的问题,提出了一种基于PySWMM并耦合遗传算法的SWMM参数自动率定模型,并以重庆悦来新城为研究对象,选取36场独立降雨事件对SWMM进行校准和评估。结果表明,雨型特征对模型的模拟性能有较大影响;校准后的模型对不同雨型的降雨过程均有良好的适应能力,决定系数R~2达到了0.79以上,对发生频率较高的单峰靠前(Ⅰ型)降雨事件的模拟效果最好,其纳什效率系数(NSE)值达到0.90,峰值相对误差(PE)仅为-0.07。

基于DM-LSTM的城市降雨径流预测研究

智慧水务背景下,如何基于人工智能理论与技术深化城市降雨径流模型研究,是一项值得探索的课题。由于城市降雨径流时间分辨率高且样本特征分布不具有规律性,直接采用长短期记忆(LSTM)模型进行预测面临着挑战。基于此,提出用数据挖掘(DM)算法及规则对城市降雨径流时序数据集进行聚类和重构,并基于深度学习算法对LSTM模型的结构和参数进行优化,构建了DM-LSTM耦合模型,并用于研究区域的降雨径流模拟。结果表明,对于各类降雨事件,与LSTM模型相比,DM-LSTM耦合模型的均方根误差(RMSE)降低了2.1%~41.9%,纳什效率系数(NSE)提高了0.4%~56.4%,决定系数(R^(2))提高了0.3%~65.6%。DM-LSTM耦合模型不仅对各类降雨事件均表现出更好的预测性,而且模型运行时间仅为2.044 s,能够很好地满足城市降雨径流预测对实时性、准确性和稳定性的需求。

道路植草沟进水口设置的计算方法

我国现行设计规范缺乏完整的道路植草沟进水口开口设计计算方法,借鉴美国城市雨水排放标准手册,给出了进水口开口宽度计算公式,分析认为当截留率确定后,计算得到的开口宽度还应受植草沟最大设计流量的制约;采用雨水口设置间距计算方法,给出了进水口开口设置间距计算公式,明确了道路纵坡对公式中相关参数取值的影响;基于水力计算方法,提出了进水口开口角度的计算方法,认为随着道路纵坡增大,开口角度应逐渐减小。基于Fluent对进水口二维水力特征的模拟结果表明,与传统直角开口相比,按计算角度开口可改善进水口的水力条件,其进水流速增大,约为直角开口的流速的1.4倍,显著提高了植草沟的收水能力;内部水流速减小约30%,进水对植草沟内部植物及土壤的冲击减小。