一种含水层抽水数据的分析方法及系统

本发明公开了一种含水层抽水数据的分析方法及系统，涉及智能水系统调控技术领域，包括采集抽水数据，进行预处理后得到标准输入序列；构建LSTM预测模型，结合注意力机制进行改良；使用引入物理约束的损失函数更新LSTM预测模型的参数，输出预测的水位数据；使用强化学习算法根据抽水数据和预测的水位数据优化抽水策略。本发明所述方法构建包含当前实际水位、抽水量和环境变量的状态向量，使RL算法根据前瞻性信息动态调控抽水操作。利用深度Q网络对动作进行价值学习，并在在线运行过程中通过联合损失实现预测模型与决策网络的闭环协同更新，从而有效提升抽水策略智能化水平，避免水位过低风险，并优化整体运行效率。