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基于 FPGA 加速的 CNN 河道水位预测与洪水演进研究
摘要:本研究利用 FPGA(Field-Programmable Gate Array)加速的卷积神经网络(CNN)
对河道水位进行预测,并模拟洪水演进过程。首先,本文构建了一个包含历史水位数据和气
象数据的训练集,用于训练 CNN 模型。然后,利用 FPGA 实现 CNN 模型的加速,以实时
预测河道水位。同时,通过模拟洪水演进过程,预测洪水可能影响的区域和时间。本研究不
仅为河道水位预测和洪水演进研究提供了一种高效、实时的解决方案,也为洪水预警和防洪
减灾提供了有力支持。
关键词:FPGA, CNN, 洪水检测,河道水位预测,洪水演进模拟。
1 引言
在洪水演进预测中,常用的方法是基于
水文模型和各类水力模型耦合并使用有限
体积法、有限单元法和有限差分法等对改进
和优化的数值模型进行求解。然而,这些数
值方法虽然能够较为准确地模拟洪水演进
的二维流动,但是模型建立和数值求解所耗
费的时间过长。因此,需要一种更快速且准
确的方法来预测洪水演进。
近年来在机器学习基础上发展而来的
深度学习一定程度上解决了过拟合等问题,
提升了泛化性能,在计算机视觉、自然语言
理解和复杂过程预测等诸多场景展现了其
强大的性能。水文预测领域亦有大量采用深
度学习方法的的相关研究,衣学军等将小波
非线性自回归网络应用于渭河流域水位的
径流量预测;Zhao 等为了解决高泥沙含量
的河道水位不平衡预测问题,提出了一种混
合机器学习框架;Xiang 等将 Seq2Seq 模型
应用于降雨量-径流量关系回归问题中;纪
国良等将循环神经网络应用于水库水位预
测,预测效果优于水动力学模型;倪汉杰等
将小波分析与长短期记忆网络相结合,设计
了一种航道水位智能预测模型。舒磊等人发
明了一种基于 FPGA 的 SAR 洪水影像变化
检测方法。深度学习算法可以在缺少大量实
际数据的情况下,通过水力模型的先验信息
对洪水演进做出预测。然而,由于洪水演进
预测可使用的实际数据很少,因此需要一种
新的方法来解决这个问题。
因此,本文提出了一种基于 FPGA 的
CNN 洪水演进预测模型。该模型使用水力
学中经典的浅水方程模拟结果作为驱动数
据,构建了卷积神经网络(CNN)洪水演进
预测模型,并应用于溃堤后的 1~6 h 内的河
道水位变化以及洪水演进预测的工程问题。
该模型不仅大大缩减了预测耗时,而且能保
证二维洪水演进预测的淹没范围及 2 h 内淹
没深度相对于数值模拟结果的准确度,总体
精度满足防灾减灾工程的需要。
2 材料和方法
2.1 数据集
本文选择江苏省淮安市作为研究对象,
收集了该河道的历史水位数据和气象数据
作为训练集。同时,收集了该河道的地理信
息、水文信息等作为辅助数据。河道数据来
源于淮安市水利局,利用 Arcgis10.0 对收集
的数据进行泛华克里金分析,对其水位分布