数据挖掘技术在水库梯级调度中的研究与应用

人工智能（Artificial Intelligence）与数据挖掘（Data Mining）是当前研究的热门话题。现有水库调度算法对水库历史数据学习能力有限，特别当维数大时，模型求解时间长，数据存储量大，同时易产生“维数灾”问题。在充分研究现有水库各种调度算法后，采用数据挖掘与深度学习相结合的方法，研究梯级水库基于大数据的调度问题，提出了一种基于人工神经网络改进型算法，有效解决了现有算法模型求解慢、数据量大的问题，在梯级水库调度、预测、决策和评估上有较好的应用价值。