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基于生成式AI的水库调度模型构建与优化方法研究
说明
生成式AI模型的鲁棒性是水库调度优化中的重要考量。由于水库调度面临诸多不确定性，如极端气候事件或突发水资源短缺等，生成式AI模型需要具备强大的应急响应能力。在设计模型时，需要考虑到异常数据的处理和应急状态下的快速决策能力，以确保在复杂情况下依然能保持较高的调度效率和可靠性。
生成式AI模型的有效性高度依赖于高质量的训练数据。在水库调度中，所需的数据通常包括历史流量、降水量、蒸发量、运行数据等。这些数据需要进行清洗、归一化处理，以去除噪声和不必要的干扰。还需要根据实际需求对数据进行时间序列分割
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