一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法

本发明公开了一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，涉及人工智能与水利工程领域；本发明通过实时监控训练过程中的批量大小，结合神经网络自动预测和调整学习率、动量和学习率衰减等超参数，本发明能够动态优化深度学习模型的训练效率和精度，尤其在洪水预警、设备故障检测等场景中，模型性能显著提升。本方法通过正向传播与多次反向传播的梯度更新策略，在大规模数据处理时有效避免局部最优问题，确保模型快速收敛。该方法适用于水利水电行业中的各类实时预测与调度任务，能够提高系统的智能化管理水平。