摘要
本发明公开了一种基于AI的水资源实时预测自适应方法及系统,涉及水资源管理与人工智能技术交叉应用技术领域,包括如下步骤:步骤S1:实时采集多源数据并进行预处理,获得水资源变化时段的综合信息集,包括气象卫星数据、水文监测站数据、渠系物联网数据及灌区GIS数据库数据,构建得到的水资源变化前后的网络拓扑图及变化时段的综合信息。本发明通过实时采集多源数据并构建综合信息集,结合动态时空特征提取模型实现了水资源变化的精准预测,有效解决了现有技术中异常值处理单一导致的预测偏差问题。
技术关键词
特征提取模型
分类阈值
风险
水文监测站
节点状态预测
GIS数据库
联合分布函数
网络拓扑
动态
因子
多节点
空间特征提取
时间序列模型
分析模块
误差预测
人工智能技术
气象
信息系统
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数据风险评估方法
大数据风险
集成学习策略
降维技术
训练集
桥梁巡检
防护方法
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多传感器融合算法
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