基于机器学习的蓄滞洪区水位智能调控方法及系统

本发明涉及智能调控技术领域，具体为基于机器学习的蓄滞洪区水位智能调控方法及系统，包括以下步骤：获取遥感影像与水位记录，提取演变特征，组合变化样本与结构图组，识别响应与待响应编号，按路径顺序配置节点关系，调整动作衔接顺序与编号位置，得到智能调控区域序列，本发明中，通过影像编号序列组合时序变化特征，提取植被、水体与湿化演变趋势构建变化样本，比对空间轮廓方向与差异走势形成连贯结构，结合编号与动作状态生成响应路径，依据连接关系配置调控序列，增强指令与区域状态之间的对应关系，优化动作之间的衔接顺序，规避路径跳跃或响应遗漏，提升调控内容对演变结构的跟随能力与编号排布的连贯性。