arXiv ID:
2605.13761
arXiv 提交日期: 2026-05-13
面向城市洪水的AI驱动数字孪生:一种基于条件潜在动力学网络的浅水方程替代模型 / Toward AI-Driven Digital Twins for Metropolitan Floods: A Conditional Latent Dynamics Network Surrogate of the Shallow Water Equations
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为条件潜在动力学网络(CLDNet)的AI模型,能够将对大面积城市流域(如德斯普兰斯河流域)洪水模拟的计算时间从约55分钟大幅缩短至约29秒(加速115倍),同时保持高精度,为构建实时、高分辨率的城市洪水数字孪生系统提供了可行的技术路径。