人工智能与多源数据融合技术在流域防洪调度决策中的实践与优化
摘要:随着人工智能技术的快速迭代与多源数据采集能力的持续提升,流域防洪调度决策正从传统经验驱动向数据智能驱动转型,传统调度模式因依赖单一数据源、预报精度有限、响应滞后等问题,难以应对极端天气下复杂多变的水情态势。基于此,本文聚焦人工智能与多源数据融合技术在流域防洪调度决策中的应用场景与优化方向,通过梳理多源数据整合、AI 模型落地及实战化应用的实践现状,结合流域防洪调度的现实需求,从技术适配、机制协同、性能强化三个维度提出优化策略。研究表明,技术层的算法迭代与数据处理升级、机制层的协同体系构建、性能层的极端场景适配,可显著提升调度决策的精准性与时效性。关键词:人工智能;多源数据融合;流域防洪;调度决策;优化策略
赖恭鹏