A data-driven enhanced RTC optimiza

A data-driven enhanced RTC optimization-simulation frameworkbased on fuzzy logic theory and genetic algorithm was developed to improve the performance of the smart stormwater system for reducingdownstream urban flooding volume. This framework falls into threesections including data-driven genetic algorithm optimization part,FLC and rainfall-runoff co-simulation portion, and, finally, theSWMM_FLC performance evaluation section.

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提出了一种 基于模糊逻辑理论和遗传算法的数据驱动的增强RTC优化仿真框架，以提高智能雨水系统的性能，以减少 下游城市洪水的数量。该框架分为三个 部分，包括数据驱动遗传算法优化部分， FLC和降雨径流协同模拟部分，最后是 SWMM_FLC性能评估部分。

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A data-driven enhanced RTC optimization-simulation framework based on fuzzy logic theory and genetic algorithm was developed to improve the performance of the smart stormwater system for reducing downstream urban flooding volume. This framework falls into three sections including data-driven genetic algorithm optimization part, FLC and rainfall-runoff co-simulation portion, and, finally, the SWMM_FLC performance evaluation section.

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一种数据驱动的增强型RTC优化仿真框架 基于模糊逻辑理论和遗传算法，提出了一种改进智能雨水处理系统性能的方法 下游城市洪水量。这个框架分为三个部分 包括数据驱动遗传算法优化部分， FLC和降雨径流联合模拟部分，最后 SWMM_FLC绩效评估科。

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