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1、 20201112 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 應(yīng)用展望“業(yè)務(wù)管理一體化業(yè)務(wù)管理一體化水利監(jiān)控可視化水利監(jiān)控可視化水利信息規(guī)范化水利信息規(guī)范化水利資源共享化水利資源共享化水利決策科學化水利決策科學化3 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 應(yīng)用展望人工智能系統(tǒng)具有自我學習、推理、判斷和自適應(yīng)能力。主要應(yīng)用在優(yōu)化設(shè)計、故障診斷、智能檢測、系統(tǒng)管理等領(lǐng)域。借助于人工智能技術(shù)優(yōu)勢,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，對水利行業(yè)“補短板、強監(jiān)管”發(fā)揮積極作用。4 智慧水利業(yè)務(wù)需求 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 應(yīng)用展望2、5 智慧水利業(yè)務(wù)需求 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 應(yīng)用展望6 智慧水利業(yè)務(wù)需求 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 應(yīng)用展望7 智慧水利業(yè)務(wù)需求 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 應(yīng)用展望深度學習是通過構(gòu)建包含多個隱含層的神經(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)，通過海量訓練數(shù)據(jù)，來學習特征的多層抽象表示，從而最終提升分類或預(yù)測的準確性。）強調(diào)模型結(jié)構(gòu)的深度；）突出特征學習。8 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 實踐研究 應(yīng)用展望大數(shù)據(jù)真正價值不在于大數(shù)據(jù)本身，而在于數(shù)據(jù)內(nèi)容的分析和價值發(fā)現(xiàn)。大數(shù)據(jù):指大小超出了常用軟件工具在運行時間內(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。93、 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 實踐研究 應(yīng)用展望1.大數(shù)據(jù)規(guī)模當前數(shù)據(jù)規(guī)模：從數(shù)十TB到十幾PB級2.處理大數(shù)據(jù)的可等待的合理時間地震數(shù)據(jù)預(yù)測要求在幾分鐘內(nèi)才有效氣象數(shù)據(jù)應(yīng)該在小時級別數(shù)據(jù)挖掘一般要求在12小時內(nèi)10 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 實踐研究 應(yīng)用展望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-深度學習 實踐研究 應(yīng)用展望12 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學4、習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望134.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 通過對水庫水文氣象、調(diào)度實施、安全監(jiān)測、水質(zhì)監(jiān)測、生態(tài)監(jiān)測等信息的快速采集、傳輸、分析處理，構(gòu)建能夠快速查詢和分析的信息平臺，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、云計算等技術(shù)實現(xiàn)水庫調(diào)度水庫調(diào)度和健康管理健康管理的實施決策，為水庫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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望144.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望154.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系5、統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望164.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望174.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望184.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望194.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 6、智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望204.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望214.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望224.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望234.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-7、深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望244.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望254.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望264.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望274.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 8、應(yīng)用展望284.1 平原水庫智慧化大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)平原水庫智慧化大數(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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望294.2 水庫健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)清洗水庫健康監(jiān)測大數(shù)據(jù)清洗 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望 30 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望31 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征將水庫健康監(jiān)測數(shù)據(jù)分為三類：第一類是水庫健康監(jiān)測數(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)量評價、壩體質(zhì)量評價等；第二類是數(shù)據(jù)評分跨度9、較小，離散程度較小的監(jiān)測指標數(shù)據(jù)，如壩基抗液化安全、最小生態(tài)需水量指標等；第三類數(shù)據(jù)是評分跨度較大，離散程度較大的數(shù)據(jù)。如地下水動態(tài)指標、水資源利用指標、可用水量指標等。32 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望一.基于多種距離的K均值算法 在處理大數(shù)據(jù)集時聚類效果好，可以最大程度上保證填補缺失數(shù)據(jù)的真實性；收斂速度快，可以快速的處理海量、雜亂無章的水庫健康監(jiān)測數(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 運用最近鄰算法復(fù)雜函數(shù)的預(yù)測功能，最終采用的是最大類或者均值對缺失值進行填補，并且該方法具有合理的數(shù)據(jù)縮放量，這樣就避免了水庫10、大數(shù)據(jù)指標多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜帶來的不便，有效提高了填補精度，該方法的在線技術(shù)能彌補水庫健康大數(shù)據(jù)監(jiān)測周期長這一弊端，新的監(jiān)測數(shù)據(jù)可以實時添加進來，而不用重新進行訓練。33 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 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：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)（Spea11、rmans 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-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望35 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望 基于距離的異常值檢測方法：偏離大部分樣本的對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。因為該類算法將異常值形式化定義，因此在不知道數(shù)據(jù)分布的情12、況下檢測精度依然很好。假設(shè)數(shù)據(jù)對象集為D，給定一個距離閾值r來定義對象的適當距離。對于每個對象，可以考察o的鄰域r-中其他對象的個數(shù)。如果D中大多數(shù)對象都遠離o，即都不在o的r-鄰域中，則o可以被視為一個離群點。令是距離閾值，是分數(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)測數(shù)據(jù)修復(fù)基于深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)修復(fù) 針對大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)中經(jīng)常出現(xiàn)的監(jiān)測點失效、數(shù)據(jù)異常等問題。采用深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行修復(fù)，通過構(gòu)造深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)來提取監(jiān)測點之間隱含的深層關(guān)聯(lián)關(guān)系，進而訓練一種支持向量回歸模型以預(yù)測待修復(fù)的監(jiān)測數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法，具有更好的精13、度。智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望374.3 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)-模型融合的水庫虛擬健康運行模型模型融合的水庫虛擬健康運行模型 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望考慮水庫健康多源數(shù)據(jù)的時空特點，運用有限元方法建立水庫多耦合數(shù)值模擬模型。在數(shù)值模型的動態(tài)運行過程中融合物聯(lián)網(wǎng)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)。生成具有時間、空間和物理一致性的數(shù)據(jù)集。對水庫運行方式進行虛擬仿真，完善補充實際運行中罕見的病變或危情狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)成并動態(tài)更新大數(shù)據(jù)驅(qū)動分析的完整數(shù)據(jù)集。384.4 水庫運行期健康綜合診斷方法與預(yù)測水庫運行期健康綜合診斷方法與預(yù)測 智慧水利業(yè)務(wù)14、需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望394.4 水庫運行期健康綜合診斷方法與預(yù)測水庫運行期健康綜合診斷方法與預(yù)測 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望404.5 基于深度學習方法提取水庫健康特征因子基于深度學習方法提取水庫健康特征因子 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望對水庫虛擬健康模型中海量數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，采用深度學習的降噪自動編解碼過程，利用貪婪逐層訓練算法，通過無監(jiān)督訓練挖掘各健康因子對水庫健康狀態(tài)的深層影響，選擇出更有利于評估的數(shù)據(jù)特征。414.6 基于深度學習方法建立水庫健康狀態(tài)的自動識15、別和預(yù)測模型基于深度學習方法建立水庫健康狀態(tài)的自動識別和預(yù)測模型 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望 針對水庫健康診斷多變量、非線性、強耦合、大時滯的復(fù)雜時序特點，難以建立精確模型的問題。采用逐層預(yù)訓練和參數(shù)優(yōu)化相結(jié)合的訓練算法，構(gòu)建基于深度學習深度置信網(wǎng)絡(luò)的水庫健康自動識別模型。424.6 基于深度學習方法建立水庫健康狀態(tài)的自動識別和預(yù)測模型基于深度學習方法建立水庫健康狀態(tài)的自動識別和預(yù)測模型 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望 采用具有記憶功能的適合處理時間序列數(shù)據(jù)的深度學習模型長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，構(gòu)建水庫16、健康評價指標體系預(yù)測模型。仿真對比結(jié)果表明，有效的減小誤差，預(yù)測時間范圍長，自適應(yīng)高。43 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 應(yīng)用展望44 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究45 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 人工智能是人工智能是發(fā)掘大數(shù)據(jù)金發(fā)掘大數(shù)據(jù)金礦的鑰匙，數(shù)礦的鑰匙，數(shù)據(jù)資源和智慧據(jù)資源和智慧管理任務(wù)的不管理任務(wù)的不斷快速增長為斷快速增長為人工智能提供人工智能提供了動力和方向。了動力和方向。46 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 深度深度學習技術(shù)學習技術(shù)的不斷發(fā)的不斷發(fā)展為人工展為人工智能提供智能提供了引擎和了引擎和動力。動力。47 智慧水利業(yè)務(wù)需求 人工智能發(fā)展-深度學習 大數(shù)據(jù)時代的人工智能 實踐研究 學科學科交叉與滲交叉與滲透為人工透為人工智能在智智能在智慧水利領(lǐng)慧水利領(lǐng)域的應(yīng)用域的應(yīng)用提供了無提供了無限可能限可能