摘要
本发明公开了一种基于LSTM模型的水库泄洪流量模拟计算方法,包括收集水库历史运行特征数据;建立水库泄洪调度模型:以流量匹配、操作简化、操作连续性为优化目标,引入约束条件,求解各类泄洪建筑物的泄洪参数;创建泄洪操作“标签”:将水库水位、入流量与泄洪操作关联;LSTM模型学习泄洪操作规律;模拟验证期泄洪调度:在验证期内模拟不同水库水位和入流量条件下的水库泄洪操作;结合堰/孔泄洪流量公式,利用LSTM模型模拟得到最优的泄洪参数并计算泄洪流量。本方法结合优化算法和深度学习技术,使水库调度从传统的规则决策模式转变为数据驱动的智能调度,实现了智能化、精准化和实时化的调度优化。
技术关键词
LSTM模型
模拟计算方法
连续性
建筑物
数据
水库蓄水量
深度学习技术
标签
参数
遗传算法
基础
代表
短时间
水头
闸门
决策
变量
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