本計畫為兩年期計畫，主要以兩種不同類型類神經網路串聯而成之複合型多時刻區域淹水預報模式，建置臺南市與高雄市之智慧城市即時淹水預報系統，以及建構自動化即時線上淹水預報之展示介面平台，製作未來1～3小時淹水圖與輸出鄉鎮區與村里之不同級距之淹水面積統計表、KMZ檔案，同時於網頁Google地圖與Google地球上可即時瀏覽臺南市與高雄市之區域淹水預報結果。應用於107年0823豪雨事件之淹水預報。 本(107)年度計畫延續去(106)年度計畫，將所提出臺南市智慧即時動態區域淹水預報系統之方法論，完成臺南市與高雄市之模式建置，以SOBEK模擬區域淹水歷程資料，作為智慧區域淹水預報模式訓練與學習所需之淹水虛擬大數據。本計畫之方法論是以兩種不同類型類神經網路串聯之複合型多時刻預報模式，建置都會地區之智慧型區域淹水預報模式。模式建構過程包含三階段：(1)以自組特徵類神經網路(SOM)建構淹水分布之拓樸圖；(2)以回饋式之含外變數非線性自迴歸類神經網路(RNARX)建置平均淹水深預測模式；(3)修正SOM模式中最相似神經元權重以獲得最適之區域淹水圖。 已完成臺南市與高雄市之智慧即時動態區域淹水預報模式，設計自動化作業模組，以網頁展示平台搭配Google Map API模組，建立自動化即時淹水預報系統，再搭配Google Map與Google Earth豐富的地理資訊圖層，展示高雄市各區與各里未來1~3小時之最大淹水深與發生位置，具體地呈現本團隊提出之智慧區域淹水預測模式具有即時淹水預測之時效性。最後，將研究成果彙整投稿於國際期刊。