人工智能深度学习在智慧水利中应用

1. 智慧水利业务需求

智慧水利业务需求聚焦于利用人工智能和深度学习技术，实现水利监控可视化、信息规范化、资源共享化及决策科学化，推动水治理体系和能力现代化。

2. 人工智能与深度学习发展

人工智能系统具备自我学习、推理、判断和自适应能力，深度学习作为其核心技术，通过构建多层神经网络模型，学习数据的多层抽象表示，提升分类或预测准确性。

3. 大数据时代的挑战与机遇

大数据时代为人工智能带来挑战和机遇，需求处理的数据量从数十TB到十几PB，同时需要在合理时间内完成数据处理，发掘数据内容的分析和价值。

4. 平原水库智慧化大数据管理系统

该系统通过快速采集、传输、分析处理水库相关信息，构建信息平台，利用物联网、大数据分析、云计算技术实现水库调度和健康管理的实施决策。

5. 水库健康监测与数据清洗

水库智慧化管理中，数据清洗至关重要，涉及异常值检测和缺失值填补，确保数据挖掘质量，影响后期决策和水库健康运营。

6. 数据-模型融合的水库虚拟健康运行模型

运用有限元方法和物联网实时监测数据，建立水库多耦合数值模拟模型，生成具有时空和物理一致性的数据集，对水库运行方式进行虚拟仿真。

7. 水库运行期健康综合诊断与预测

基于深度学习方法，提取水库健康特征因子，构建健康状态的自动识别和预测模型，解决水库健康诊断的复杂性问题。

8. 人工智能在智慧水利的实践研究