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生成式AI在水库调度中的模型训练与精度提升技术.docx

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    生成式AI在水库调度中的模型训练与精度提升技术

    说明

    生成式AI模型的有效性必须经过严格的验证与测试。常见的验证方法包括与传统调度模型的比较、历史数据的回测以及场景模拟等。通过这些验证手段，可以评估生成式AI模型在实际调度中的表现，确认其是否能够提供更加精确和高效的调度方案。

    水库调度中的一个核心挑战是如何有效应对不确定性，如降水的不确定性、水流变化的不可预测性等。生成式AI能够通过大量的数据训练生成多样的情境和应对策略，为水库调度提供决策支持。例如，基于生成式AI的模型可以在面对极端气候事件时，快速生成应对方案，优化水库的蓄水、放水、发电等过

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