一种基于深度强化学习的水资源需求优化方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的水资源需求优化方法，涉及水资源管理技术领域，包括：获取原始数据和实时数据；对原始数据进行预处理；根据原始数据提取极端气候事件的参数，并根据历史气候数据和极端气候事件的参数，基于预训练的环境模拟器生成若干个扰动场景的极端场景数据，根据优化训练集训练预设的基于DQN的深度强化学习模型，基于DQN的深度强化学习模型的网络架构为CNN，于多目标强化学习策略优化基于DQN的深度强化学习模型，得到训练好的基于DQN的深度强化学习模型，将实时气候数据输入训练好的基于DQN的深度强化学习模型，输出实时优化的区域水资源需求数据。本发明显著提升了水资源需求优化的决策效率和精准度。