Page 176 - 新时期水利工程设计与施工管理

新时期水利工程设计与施工管理
Design and Construction Management of Water Conservancy Engineering in the New Era

个关键环节。传统的灌区管理多依赖于经验公式、统计模型或水力学模型，但是
这些方法存在数据不足、参数不确定、计算复杂和适应性差等问题。随着人工智
能技术的发展，研究者探索利用人工智能技术提高灌区管理的水平和效率。目前，

人工智能技术在灌区管理中的应用主要包括灌区需水预测和灌区输配水调度两个
方面。
灌区需水预测是指利用机器学习技术从灌区的气象数据、作物数据、土壤数
据和水文数据中预测出灌区的需水量和需水时段，对农业灌溉水资源的可持续规

划和管理具有重要作用。为推动灌区需水预报方法的改良提升，人工智能技术被
引入灌区需水预报领域。一些研究者利用决策树算法（DT）、密集神经网络（DNN）、
最小二乘支持向量机（LSSVM）、长短期记忆网络（LSTM）进行灌区需水预

报，预测精度比传统的基于参数的统计方法有显著提高。随着研究深入，人们发
现采用多种模型的混合架构以及利用合适的优化算法可以提高预测的准确性和适
用性，例如有学者结合 LSTM 和小波变换来进行灌区需水预报，其中小波变换
可以为 LSTM 提供更清晰的特征，从而提高预测精度。先进的优化算法例如遗
传算法也被用来提高模型的预测准确度和寻优速度，这些方法进一步提升了模型

在分析历史数据特征和精确预测等方面的能力。
灌区输配水调度对于保障水资源高效利用与持续供应具有重要作用。为了提
高配水精度，机器学习、知识图谱与智能优化算法被引入灌区输配水调度。一些

研究使用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法进行渠系优化配水，
相较于经验配水法可以有效提高灌溉水利用率，减少配水过程中的水量损失。例
如，遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，能够在复杂的渠系网络中找到最优
的水资源分配方案。知识图谱模型辅助灌区用水管理人员判断调度流量预测值，
误差在经验认知范围内，且可实现调度流量值的实时检索。此外，在面对实时降

水变化和作物用水需求时，这些算法能够提供更为精准和灵活的调度方案。总之，
这些人工智能方法的应用提高了水资源分配的效率，为高效灌溉和农业水资源的
可持续管理开辟了新路径。

（二）水利工程结构安全监测
水利工程结构安全监测是水利工程建设和运行管理的重要内容，涉及大坝、
水库、渠道、闸门等多种结构。传统的水利工程结构安全监测多依赖人工或机械
设备的定期检测、采集和分析，但是这些方法存在成本高、效率低、精度差和时

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