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POSTECH 团队使用人工智能模型改善大坝运营
2020 年 8 月，长期干旱和强降雨导致韩国蟾津江大坝泄水，造成超过 7600 万美元的损失
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）2020 年 8 月，长期干旱和强降雨导致韩国蟾津江大坝泄水，造成超过 7600 万美元的损失
由浦项科技大学 (POSTECH) 的 Jonghoon Kam 教授和博士研究生 Yunmi Lee 领导的研究团队最近应用深度学习技术来彻底分析大坝的运行模式并评估其性能。研究结果发表在《水文学杂志》上。
已发布韩国在夏季经历降雨高峰，依靠水坝和相关基础设施来管理水资源。然而，日益恶化的全球气候危机导致了意想不到的台风和干旱，使大坝运营变得困难。在这方面，出现了新的研究，旨在通过使用大数据训练的人工智能模型来超越传统的物理模型。
研究团队致力于创建一个人工智能模型，该模型不仅可以预测蟾津江流域水坝（蟾津江水坝、朱岩水坝和朱岩控制水坝）的运行模式，还可以了解水坝的决策过程经过训练的人工智能模型。任务是制定一个场景，描述预测大坝水位的方法。该团队使用门控循环单元 (GRU) 模型（一种深度学习算法），使用 2002 年至 2021 年的数据对其进行训练。它使用降雨量、流入和流出数据作为输入，并以每小时的大坝水位作为输出。分析精度高，效率指数超过0.9。