溃坝预测及其模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

本申请公开了一种溃坝预测及其模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于人工智能技术领域。其中，方法包括将坝岸数据训练样本集对应的时空域离散为二维网格并生成训练数据点集。以时空坐标作为输入、预测物理场作为输出、且包含多个隐藏层的全连接神经网络模型构建溃坝预测模型；以描述溃坝现象的物理信息模型为置信度从坝岸数据采样点中选择满足条件的采样点作为伪标签训练数据点。基于训练数据点集和伪标签训练数据点确定溃坝预测模型的溃坝预测损失函数，并对溃坝预测模型进行训练。本申请能够解决相关技术溃坝预测精度和效率均无法满足用户现实需求的问题，能够有效提高溃坝预测的精准度和效率。