智慧水務(wù)-人工智能深度學(xué)習(xí)在智慧水利中應(yīng)用研究

1、1. 智慧水利業(yè)務(wù)需求2. 人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)3.大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能4 . 實(shí)踐研究5. 應(yīng)用展望2智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望“智慧水利”：應(yīng)用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新一代信息通訊技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水利對(duì)象及活動(dòng)的透徹感知、全面互聯(lián)、智能應(yīng)用與泛在服務(wù)，從而促進(jìn)水治理體系和能力現(xiàn)代化。業(yè)務(wù)管理一體化水利監(jiān)控可視化水利信息規(guī)范化水利資源共享化水利決策科學(xué)化3智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望人工智能系統(tǒng)具有自我學(xué)習(xí)、推理、判斷和自適應(yīng)能力。主要應(yīng)用在優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障診斷、智能檢測(cè)、系統(tǒng)管

2、理等領(lǐng)域。借助于人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì), 優(yōu)化水利工程管理的流程, 提升管理工作效能, 統(tǒng)籌提升智慧化管理和服務(wù)水平，對(duì)水利行業(yè)“補(bǔ)短板、強(qiáng)監(jiān)管”發(fā)揮積極作用。4智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望5智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望6智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望7智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望深度學(xué)習(xí)是通過構(gòu)建包含多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以更少的單層參數(shù)與更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)特征的多層抽象表示，從而最終提升分類

3、或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。）強(qiáng)調(diào)模型結(jié)構(gòu)的深度；）突出特征學(xué)習(xí)。8智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望大數(shù)據(jù)真正價(jià)值不在于大數(shù)據(jù)本身，而在于數(shù)據(jù)內(nèi)容的分析和價(jià)值發(fā)現(xiàn)。大數(shù)據(jù):指大小超出了常用軟件工具在運(yùn)行時(shí)間內(nèi)可以承受的收集、管理和處理數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)集。9智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望大數(shù)據(jù)時(shí)代需要人工智能技術(shù)同時(shí)滿足以上兩個(gè)要求1. 大數(shù)據(jù)規(guī)模當(dāng)前數(shù)據(jù)規(guī)模：從數(shù)十TB到十幾PB級(jí)2. 處理大數(shù)據(jù)的可等待的合理時(shí)間地震數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)要求在幾分鐘內(nèi)才有效氣象數(shù)據(jù)應(yīng)該在小時(shí)級(jí)別數(shù)據(jù)挖掘一般要求在12小時(shí)內(nèi)10智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能

4、發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望大數(shù)據(jù)時(shí)代需要什么樣的人工智能？1. 能適應(yīng)反映大數(shù)據(jù)分布的抽樣方法2. 基于大數(shù)據(jù)分布的算法3. 追求高效并行的人工智能算法4. 反映全量特征的人工智能算法大數(shù)據(jù)完全顛覆了傳統(tǒng)的思維方式：1. 全樣而非抽樣2. 效率而非精確3. 相關(guān)而非因果11智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望12三大平臺(tái)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望134.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 通過對(duì)水庫(kù)水文氣象、調(diào)度實(shí)施、安全監(jiān)測(cè)、水質(zhì)監(jiān)測(cè)、生態(tài)監(jiān)測(cè)等信息的快速采集、傳輸、分析處理，構(gòu)建能夠

5、快速查詢和分析的信息平臺(tái)，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)水庫(kù)調(diào)度和健康管理的實(shí)施決策，為水庫(kù)管理人員提供信息管理服務(wù)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望144.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 管理系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)信息管理、水庫(kù)健康綜合診斷和預(yù)測(cè)、水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度和系統(tǒng)信息管理組成。154.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 平臺(tái)界面164.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)

6、習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望泵站運(yùn)行實(shí)時(shí)控制界面174.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 水庫(kù)日蒸發(fā)量實(shí)時(shí)與預(yù)測(cè)184.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望水庫(kù)健康診斷和預(yù)測(cè)194.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度204.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望1.數(shù)據(jù)采集：將各項(xiàng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采

7、集到數(shù)據(jù)庫(kù)，物聯(lián)網(wǎng)智能監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)綉?yīng)用平臺(tái)，人工輸入人工監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。214.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理分析，剔除非法數(shù)據(jù)，輸入包含多類型數(shù)據(jù)的水庫(kù)綜合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。224.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望3.健康綜合診斷：利用水庫(kù)運(yùn)行期智能綜合健康診斷模型，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)診斷水庫(kù)的健康狀況。234.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用

8、展望4.健康預(yù)測(cè)：利用水庫(kù)運(yùn)行期智能健康預(yù)測(cè)模型，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)水庫(kù)的健康狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警。244.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望5.數(shù)據(jù)查詢：根據(jù)用戶選擇的查詢內(nèi)容，以圖或表格的形式，實(shí)現(xiàn)用戶的查詢、修改、導(dǎo)出、導(dǎo)入和打印功能。254.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望6.圖形顯示：系統(tǒng)提供水庫(kù)的三維示意圖以及浸潤(rùn)線等圖形化顯示。264.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展

9、望7.調(diào)度決策：利用基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的調(diào)度優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)水庫(kù)最優(yōu)調(diào)度。274.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望8.系統(tǒng)管理功能：包括用戶管理、角色管理、權(quán)限管理、日志管理、參數(shù)設(shè)置和測(cè)點(diǎn)設(shè)置，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的維護(hù)功能。284.1 平原水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望用戶管理：按業(yè)務(wù)角色方式對(duì)用戶進(jìn)行分類管理：系統(tǒng)管理員、普通用戶系統(tǒng)容量：農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用云平臺(tái)目前分配的存儲(chǔ)空間可同時(shí)對(duì)100個(gè)水庫(kù)進(jìn)行智慧化管理，平臺(tái)滿足系統(tǒng)擴(kuò)容的需求。294.2 水庫(kù)健康監(jiān)測(cè)大

10、數(shù)據(jù)清洗智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 水庫(kù)智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)量大，系統(tǒng)維護(hù)周期長(zhǎng)；數(shù)據(jù)缺失、冗余等情況時(shí)有發(fā)生。如果不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量，影響后期決策，危害水庫(kù)健康運(yùn)營(yíng)。因此在挖掘前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗至關(guān)重要，尤其是異常值檢測(cè)和缺失值填補(bǔ)。30智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望31智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征將水庫(kù)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分為三類：第一類是水庫(kù)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化微小的數(shù)據(jù)，如工程地質(zhì)及水文地質(zhì)、壩基質(zhì)量評(píng)價(jià)、壩

11、體質(zhì)量評(píng)價(jià)等；第二類是數(shù)據(jù)評(píng)分跨度較小，離散程度較小的監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，如壩基抗液化安全、最小生態(tài)需水量指標(biāo)等；第三類數(shù)據(jù)是評(píng)分跨度較大，離散程度較大的數(shù)據(jù)。如地下水動(dòng)態(tài)指標(biāo)、水資源利用指標(biāo)、可用水量指標(biāo)等。32智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望缺失值填補(bǔ)一.基于多種距離的K均值算法 在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)聚類效果好，可以最大程度上保證填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)的真實(shí)性；收斂速度快，可以快速的處理海量、雜亂無章的水庫(kù)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；具有伸縮性，充分挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在的信息。二.基于多種距離的K最近鄰算法 運(yùn)用最近鄰算法復(fù)雜函數(shù)的預(yù)測(cè)功能，最終采用的是最大類或者均值對(duì)缺失值進(jìn)行填補(bǔ)，并且

12、該方法具有合理的數(shù)據(jù)縮放量，這樣就避免了水庫(kù)大數(shù)據(jù)指標(biāo)多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜帶來的不便，有效提高了填補(bǔ)精度，該方法的在線技術(shù)能彌補(bǔ)水庫(kù)健康大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng)這一弊端，新的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)添加進(jìn)來，而不用重新進(jìn)行訓(xùn)練。33智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望在以上的兩種聚類算法中依次引入的度量距離：歐式距離（Euclidean Distance）曼哈頓距離（City Block Distance）余弦距離（Cosine Similarity）切比雪夫距離（Chebyshev Distance）相關(guān)距離（Correlation Distance ）斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)（Sp

13、earmans Rank Correlation Coefficient）杰卡德距離（Jaccard Distance）閔氏距離（Minkowski Distance）漢明距離（Hamming Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）34智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望35智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望異常值檢測(cè) 基于距離的異常值檢測(cè)方法：偏離大部分樣本的對(duì)象即可判定為異常值。該方法普遍性和具體操作性效果好，并且可用于多維屬性數(shù)據(jù)的檢測(cè)。因?yàn)樵擃愃惴▽惓Ｖ敌问交x，因此在不知

14、道數(shù)據(jù)分布的情況下檢測(cè)精度依然很好。 假設(shè)數(shù)據(jù)對(duì)象集為D，給定一個(gè)距離閾值r來定義對(duì)象的適當(dāng)距離。對(duì)于每個(gè)對(duì)象，可以考察o的鄰域r-中其他對(duì)象的個(gè)數(shù)。如果D中大多數(shù)對(duì)象都遠(yuǎn)離o，即都不在o的r-鄰域中，則o可以被視為一個(gè)離群點(diǎn)。令是距離閾值，是分?jǐn)?shù)閾值。Ddist(,)r36基于深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)修復(fù) 針對(duì)大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中經(jīng)常出現(xiàn)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)失效、數(shù)據(jù)異常等問題。 采用深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，通過構(gòu)造深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)來提取監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間隱含的深層關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而訓(xùn)練一種支持向量回歸模型以預(yù)測(cè)待修復(fù)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。 相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法，具有更好的精度。 智慧水利業(yè)務(wù)需求

15、人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望374.3 數(shù)據(jù)-模型融合的水庫(kù)虛擬健康運(yùn)行模型智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望考慮水庫(kù)健康多源數(shù)據(jù)的時(shí)空特點(diǎn)，運(yùn)用有限元方法建立水庫(kù)多耦合數(shù)值模擬模型。在數(shù)值模型的動(dòng)態(tài)運(yùn)行過程中融合物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。生成具有時(shí)間、空間和物理一致性的數(shù)據(jù)集。對(duì)水庫(kù)運(yùn)行方式進(jìn)行虛擬仿真，完善補(bǔ)充實(shí)際運(yùn)行中罕見的病變或危情狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)成并動(dòng)態(tài)更新大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析的完整數(shù)據(jù)集。384.4 水庫(kù)運(yùn)行期健康綜合診斷方法與預(yù)測(cè)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望394.4 水庫(kù)運(yùn)行期健

16、康綜合診斷方法與預(yù)測(cè)智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望404.5 基于深度學(xué)習(xí)方法提取水庫(kù)健康特征因子智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望對(duì)水庫(kù)虛擬健康模型中海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用深度學(xué)習(xí)的降噪自動(dòng)編解碼過程，利用貪婪逐層訓(xùn)練算法，通過無監(jiān)督訓(xùn)練挖掘各健康因子對(duì)水庫(kù)健康狀態(tài)的深層影響，選擇出更有利于評(píng)估的數(shù)據(jù)特征。414.6 基于深度學(xué)習(xí)方法建立水庫(kù)健康狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)模型智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 針對(duì)水庫(kù)健康診斷多變量、非線性、強(qiáng)耦合、大時(shí)滯的復(fù)雜時(shí)序特點(diǎn)，難

17、以建立精確模型的問題。采用逐層預(yù)訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化相結(jié)合的訓(xùn)練算法，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)深度置信網(wǎng)絡(luò)的水庫(kù)健康自動(dòng)識(shí)別模型。424.6 基于深度學(xué)習(xí)方法建立水庫(kù)健康狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)模型智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 采用具有記憶功能的適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò) (LSTM)，構(gòu)建水庫(kù)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系預(yù)測(cè)模型。仿真對(duì)比結(jié)果表明，有效的減小誤差，預(yù)測(cè)時(shí)間范圍長(zhǎng)，自適應(yīng)高。 43智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望44智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望45智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 人工智能是發(fā)掘大數(shù)據(jù)金礦的鑰匙，數(shù)據(jù)資源和智慧管理任務(wù)的不斷快速增長(zhǎng)為人工智能提供了動(dòng)力和方向。46智慧水利業(yè)務(wù)需求人工智能發(fā)展-深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能實(shí)踐研究應(yīng)用展望 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展為人工智能提供了引擎和動(dòng)力。47智慧水