数据挖掘技术在水库梯级调度中的研究与应用  

作　　者：张军 张河宜 张勇 张鑫 

机构地区：[1]国网神农架供电公司

出　　处：《电气时代》2023年第11期101-105,共5页Electric Age

摘　　要：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。

关 键 词：数据挖掘 人工神经网络 数据存储量 人工智能 大数据 调度算法 深度学习 热门话题 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TV697.11[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]