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基于人工智能的水库洪水计算与调度智能化技术
前言
水库洪水预报模型一直是水资源管理和防洪工程中的关键技术。传统的水库洪水预报方法多依赖于物理过程模型与统计分析相结合，主要包括水文模型和水动力学模型。水文模型通常基于降雨-径流关系，预测流域的降雨对水库的影响；水动力学模型则通过模拟水流和水库水位变化，分析不同水库调度方案的效果。传统方法受到数据精度、模型假设以及计算复杂性的限制，其预报精度在实际应用中存在一定局限性。
洪水频率分析通常采用统计学方法进行，常见的有极值理论法、经验分布法、频率分析法和回归分析法。极值理论法关注极端事件的统计规律，适用
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