摘要
当前,水库防洪管理面临气象变化剧烈、数据响应滞后等问题,导致洪水预报精度和时效性不足,严重威胁水库防洪调度的科学性与有效性。为解决这一问题,文章基于人工智能技术,提出一种水库实时防洪预报气象监测方法。结合多源数据融合技术,实现精准的数据集成与特征提取;基于CNN和LSTM构建人工智能模型,对气象和水文时序数据进行动态预测,提高洪水预报精度;基于强化学习方法执行调度优化,最大限度地减少溢洪风险。研究结果表明,该方法在洪水预报精度、响应速度和实际应用中的表现优于传统方法,能够为水库防洪管理提供可靠的技术支撑和决策支持,具有广泛的推广价值。
作者
董浩
肖杰
江敏
DONG Hao;XIAO Jie;JIANG Min
出处
《湖南水利水电》
2025年第5期53-55,61,共4页
Hunan Hydro & Power
