摘要
本发明属于水资源管理领域,本发明公开了一种多层水资源管理的智能水量分配方法;包括对综合数据进行采集,使用IDW‑Kriging算法将综合数据在空间上进行整合处理,获取统一的整合数据;采用多模块的深度学习框架部署水资源动态演化机制,并在水资源动态演化机制中引入水污染与恢复、气候变化和作物生长的动态约束与交互条件,获取下一周期时间的水资源供给量和各领域用水需求量;当水资源供给量满足各领域用水需求量时,进行满额分配,当水资源供给量不满足各领域用水需求量时,采用NSGA‑II算法对下一周期时间的各领域用水需求量进行最优分配;实现多层水资源管理的智能水量分配。
技术关键词
多层水资源管理
水量分配方法
Kriging算法
演化机制
插值误差
多任务
数据
动态
输出模块
水污染
节点特征
深度学习框架
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