摘要
本发明属于水务管理技术领域,公开了一种基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法及装置,通过根据气象数据、水流量数据、水位数据进行排水量预测,根据排水设施数据确定设施排水能力,根据水质数据确定水质变化趋势,利用调度大模型基于预测排水量、设施排水能力、水质变化趋势及经济数据进行调度优化,利用LSTM模型对排水量进行准确预测以及构建“业务‑数据‑知识”高度融合的水务AI大模型建设模式,面向污水厂、管网、流域水环境、城市水系统等应用场景,提供AI决策系统解决方案,为水务项目实现高效运维、精准决策、人机交互提供了技术支撑,形成了融合水务专业模型和领域知识的AI大模型建设方案。
技术关键词
智慧水务系统
调度优化方法
调度优化装置
数据
排水设施
水质
气象
深度学习模型
水务管理技术
神经网络模型
管理业务流程
城市水系统
序列
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LSTM模型
随机梯度下降
模块
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