基于机器学习的水资源应急-常态管理模式自适应切换方法

本发明提供一种基于机器学习的水资源应急‑常态管理模式自适应切换方法，包括以下步骤：获取原始监测数据并进行预处理，构建时空特征；基于特征矩阵进行场景划分和动态阈值学习；采用改进的LSTM网络模型预测系统状态并优化切换时序；基于多目标优化生成决策方案并进行风险评估。本发明通过多源数据融合和深度学习方法实现了管理模式的智能切换，提高了切换决策的科学性和可靠性，具有较强的实用价值。