一种基于人工智能的水利工程输水量调节方法及系统

本发明涉及水利工程技术领域，公开了一种基于人工智能的水利工程输水量调节方法及系统，通过获取水利工程中的多源实时数据，基于CNN卷积神经网络提取输入数据中的局部特征，通过LSTM神经网络处理时间序列的长期依赖，利用Attention机制对输水变量进行关注，将所述初始多源实时数据输入至所述需求预测模型中进行预测，得到输水需求曲线；根据所述输水需求曲线，通过PPO强化学习算法设定目标函数为最小化能耗与最大化供需匹配度，通过模拟不同控制动作得到输水控制指令。显著提高了输水需求预测的精准性，能够更准确地捕捉水利工程中复杂因素与输水需求之间的关系。