CN117236788B - 基于人工智能的水资源调度优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供的基于人工智能的水资源调度优化方法及系统，应用本发明实施例，调试获得水资源调度优化网络能够基于特定情境的水资源描述文本，获取到多情境的水资源描述文本的资源要素描述向量，从而确保所定制的水资源调度方案的准确性和匹配性，还能够提高水资源调度优化网络对不同水域系统的水资源调度方案定制的适应性。此外，基于调试获得的水资源调度优化网络可以基于特定情境的水资源描述文本，生成另外情境的水资源描述文本，这样可以改善水资源描述文本匮乏的缺陷。

Description

基于人工智能的水资源调度优化方法及系统

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于人工智能的水资源调度优化方法及系统。

背景技术

水资源调度优化技术是指利用数据分析、建模和优化方法，通过合理的决策和调度方案，实现对水资源的有效管理和利用。这些技术主要应用于水库、河流、水源地等水资源系统，旨在提高供水可靠性、降低调度成本、保护环境等方面。然而，传统的水资源调度优化技术还存在准确性和匹配性低下，且难以适应不同水域系统的问题。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于人工智能的水资源调度优化方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能的水资源调度优化方法，应用于水资源调度优化系统，所述方法包括：

通过水资源调度优化网络中的第一资源要素挖掘组件，对第一案例水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的第一资源要素描述向量关系网；所述第一案例水源数据是目标水域系统的第一情境的案例水资源描述文本；

通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案；所述水资源调度预测方案用于表征确定出的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务；

通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网生成水源衍生预测数据；所述水源衍生预测数据是所述第一案例水源数据对应的第二情境的案例水资源预测文本；

依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，对所述水资源调度优化网络进行调试；所述第二案例水源数据是所述目标水域系统的第二情境的案例水资源描述文本；所述水资源调度认证方案是所述目标水域系统对应的，用于表征最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的水资源调度方案。

在一些可能的实施例中，所述基于水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案之间的区别，所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括：

依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，确定第一网络调试评价指标的代价系数；

依据所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，确定第二网络调试评价指标的代价系数；

依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试。

在一些可能的实施例中，所述依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括：

依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，对所述第一资源要素挖掘组件的模型变量以及所述资源要素识别组件的模型变量进行改进；

依据所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述第一资源要素挖掘组件的模型变量以及所述水源数据衍生组件的模型变量进行改进。

在一些可能的实施例中，所述依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，确定第一网络调试评价指标的代价系数包括：

依据所述水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数；

依据所述水资源调度预测方案中确定出的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征，与所述水资源调度认证方案中的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征，确定所述第一网络调试评价指标的第二局部网络调试评价指标的代价系数；

依据所述第一局部网络调试评价指标的代价系数以及第二局部网络调试评价指标的代价系数，确定所述第一网络调试评价指标的代价系数。

在一些可能的实施例中，依据所述水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数，包括：

获取所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务分别对应的重要性系数；所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务包含所述最少一个目标水利设施系统的调度决策任务；

依据所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务分别对应的重要性系数，以及所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务与所述水资源调度认证方案中的各个调度决策任务的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

通过生成对抗网络对所述水源衍生预测数据进行解析，获得所述水源衍生预测数据的解析结果；

依据所述解析结果，确定第三网络调试评价指标的代价系数；所述解析结果用于表征所述水源衍生预测数据是否为合理水源衍生数据；

所述依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括：依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，所述第二网络调试评价指标的代价系数以及所述第三网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试。

在一些可能的实施例中，所述第一资源要素挖掘组件包含X个资源要素提炼单元，且所述X个资源要素提炼单元存在级联关系，X为大于等于2的整数；

所述通过水资源调度优化网络中的第一资源要素挖掘组件，对第一案例水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的第一资源要素描述向量关系网，包括：

获取所述第一案例水源数据对应的第一多层级水源数据池，所述第一多层级水源数据池是对所述第一案例水源数据依据预设变化系数池化所得的数据集，所述第一多层级水源数据池中包含X个第一拟处理水源数据；

将所述X个第一拟处理水源数据分别加载至对应的资源要素提炼单元中，对所述X个第一拟处理水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的X个第一资源要素描述向量关系网；

其中，倘若目标资源要素提炼单元为所述X个资源要素提炼单元中的首个资源要素提炼单元以外的资源要素提炼单元，所述目标资源要素提炼单元的传入信息还包括前一个资源要素提炼单元生成的第一资源要素描述向量关系网。

在一些可能的实施例中，所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件包含X个资源要素识别单元，且所述X个资源要素识别单元具有级联关系，所述X个资源要素识别单元与所述X个资源要素提炼单元存在一对一匹配关系；

所述通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案，包括：

将所述X个第一资源要素描述向量关系网分别加载至所述资源要素识别组件对应的资源要素识别单元中，对所述X个第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得X个资源要素识别结果；所述X个资源要素识别结果具有相同的特征细粒度；

对所述X个资源要素识别结果进行聚合，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案；

其中，倘若目标资源要素识别单元为所述X个资源要素识别单元中的首个资源要素识别单元之外的资源要素识别单元，所述目标资源要素识别单元的传入信息还包括前一个资源要素识别单元生成的资源要素识别结果。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

基于第三案例水源数据，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据；所述第三案例水源数据是所述目标水域系统的第三情境的案例水资源描述文本；所述水源数据学习依据用于表征所述目标水域系统在所述第三案例水源数据中的分布特征；

通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网；

对所述第一资源要素描述向量关系网以及所述第二资源要素描述向量关系网进行聚合，获得全局资源要素描述向量关系网；

所述通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案，包括：

通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述全局资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的所述水资源调度预测方案；

所述通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网生成水源衍生预测数据，包括：

通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述全局资源要素描述向量关系网生成所述水源衍生预测数据。

在一些可能的实施例中，在通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网之前，还包括：依据所述目标水域系统的分布特征，对所述水源数据学习依据进行拆解；

所述通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网，包括：通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，对拆解后的所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网。

在一些可能的实施例中，所述基于第三案例水源数据，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据，包括：

通过样本处理网络，对所述第三案例水源数据进行处理，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据。

在一些可能的实施例中，所述第二资源要素挖掘组件中的模型变量与所述第一资源要素挖掘组件中的模型变量的权重互通。

第二方面，本发明还提供了一种水资源调度优化系统，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

本发明实施例提供的基于人工智能的水资源调度优化方法，获取目标水域系统对应的多情境的案例水资源描述文本，以及目标水域系统对应的包含目标水利设施系统的调度决策任务注释的水资源调度认证方案，基于多情境的案例水资源描述文本中的第一案例水源数据生成水资源调度预测方案，以及水源衍生预测数据，基于水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，水源衍生预测数据与目标水域系统对应的第二案例水源数据之间的区别，对包含第一资源要素挖掘组件，资源要素识别组件以及水源数据衍生组件的水资源调度优化网络进行调试，从而使得调试获得水资源调度优化网络能够基于特定情境的水资源描述文本，获取到多情境的水资源描述文本的资源要素描述向量，从而确保所定制的水资源调度方案的准确性和匹配性，还能够提高水资源调度优化网络对不同水域系统的水资源调度方案定制的适应性。此外，基于调试获得的水资源调度优化网络可以基于特定情境的水资源描述文本，生成另外情境的水资源描述文本，这样可以改善水资源描述文本匮乏的缺陷。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明实施例提供的一种基于人工智能的水资源调度优化方法的流程示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本发明的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明实施例所提供的方法实施例可以在水资源调度优化系统、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在水资源调度优化系统上为例，水资源调度优化系统可以包括一个或多个处理器（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器，可选地，上述水资源调度优化系统还可以包括用于通信功能的传输装置。本领域普通技术人员可以理解，上述结构仅为示意，其并不对上述水资源调度优化系统的结构造成限定。例如，水资源调度优化系统还可包括比上述所示更多或者更少的组件，或者具有与上述所示不同的配置。

存储器可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种基于人工智能的水资源调度优化方法对应的计算机程序，处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至水资源调度优化系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括水资源调度优化系统的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于此，请参阅图1，图1是本发明实施例所提供的一种基于人工智能的水资源调度优化方法的流程示意图，该方法应用于水资源调度优化系统，进一步可以包括步骤101-步骤104。

步骤101、通过水资源调度优化网络中的第一资源要素挖掘组件，对第一案例水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的第一资源要素描述向量关系网；所述第一案例水源数据是目标水域系统的第一情境的案例水资源描述文本。

步骤102、通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案；所述水资源调度预测方案用于表征确定出的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务。

步骤103、通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网生成水源衍生预测数据；所述水源衍生预测数据是所述第一案例水源数据对应的第二情境的案例水资源预测文本。

步骤104、依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，对所述水资源调度优化网络进行调试；所述第二案例水源数据是所述目标水域系统的第二情境的案例水资源描述文本；所述水资源调度认证方案是所述目标水域系统对应的，用于表征最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的水资源调度方案。

在步骤101中，水资源调度优化网络是一个网络系统，利用人工智能技术来确定水资源调度方案。它包括多个组件和步骤，通过分析水源数据、资源要素挖掘和识别等过程，生成最优的水资源调度预测方案。

资源要素挖掘组件是水资源调度优化网络中的一个组件，用于从水源数据中提取出相关的资源要素信息。它通过对水源数据进行分析和挖掘，生成描述水源数据的资源要素描述向量关系网。

案例水源数据是目标水域系统中不同情境下的水资源描述文本，可以理解为训练样本或实际观测数据。每个案例水源数据都对应一个特定的情境，并包含了有关该情境下水资源的详细描述信息。

资源要素描述向量关系网是资源要素挖掘组件生成的一个网络，用于描述水源数据中的资源要素之间的关系。它可以帮助识别和理解水源数据中不同要素之间的相互作用和影响。

进一步地，资源要素描述向量关系网可以理解为特征图，它是水资源调度优化网络中的一个重要组成部分。特征图是一种表示数据特征和相互关系的可视化工具，它将数据中的不同要素以节点的形式呈现，并通过边连接表示不同要素之间的关系。

在水资源调度优化网络中，资源要素描述向量关系网用于描述水源数据中的资源要素之间的关系和相互作用。这个描述向量关系网是基于第一案例水源数据经过资源要素挖掘组件处理得到的。

特征图通常包含以下几个重要的元素：

（1）节点：每个节点代表水源数据中的一个资源要素。例如，节点可以表示水位、流量、水质等不同的水资源要素。节点的属性可以根据具体需求设置，例如节点的大小、颜色或形状可以表示该要素的重要性或特定的属性；

（2）边：边表示资源要素之间的关系和相互作用。例如，如果两个资源要素存在依赖关系或影响关系，那么它们之间会有一条边连接。边的属性可以表示关系的强度、方向或类型。

（3）权重：权重用于表示边的强度或重要性。它可以反映资源要素之间的关联程度或影响程度。较大的权重表示较强的关系或相互作用，而较小的权重则表示较弱的关系。

通过资源要素描述向量关系网（特征图），可以更直观地理解水源数据中不同要素之间的相互关系和作用方式。这有助于分析和理解水资源系统的复杂性，并为后续的资源要素识别和水资源调度预测提供依据。

可见，资源要素描述向量关系网（特征图）是水资源调度优化网络中用于可视化和描述水源数据中资源要素之间关系的工具。它通过节点和边的形式呈现了不同要素的关联关系，帮助深入理解水资源系统的特点和行为。

目标水域系统是需要进行水资源调度决策的具体水域区域或水利设施系统。它可以是一个湖泊、河流、水库或其他水资源管理的区域，需要根据情境和目标来进行合理的水资源调度。

情境是目标水域系统中的一种特定状态或条件，对应于不同的案例水源数据和水资源调度方案。每个情境都具有不同的特征和要求，需要相应的水资源调度策略来满足需求。

案例水资源描述文本是对特定情境下水资源的详细描述信息，通常包括水量、质量、供应需求等方面的内容。这些文本描述提供了关于水资源状况和要求的重要信息，用于进行水资源调度优化网络的训练和测试。

步骤101涉及到的技术是水资源调度优化网络的第一步，下面对该步骤进行详细介绍：在步骤101中，首先使用水资源调度优化网络中的第一资源要素挖掘组件，对第一案例水源数据进行资源要素挖掘。这意味着从第一案例水源数据中提取出与水资源调度相关的资源要素信息。通过挖掘分析，获得了第一案例水源数据对应的第一资源要素描述向量关系网。这个描述向量关系网反映了第一案例水源数据中不同要素之间的相互关系和作用。总结来说，步骤101的目标是利用资源要素挖掘组件从第一案例水源数据中提取出相关的资源要素信息，并生成对应的资源要素描述向量关系网。这个过程为后续的水资源调度预测和优化提供了基础。

在步骤102中，资源要素识别组件是一种用于从案例水源数据中自动提取资源要素的工具或算法。资源要素识别是指通过分析和挖掘案例水源数据，识别出其中的关键要素或特征，以便更好地理解水资源系统的性质和行为。

水资源调度预测方案是一种基于资源要素识别结果和其他相关信息，利用数学模型和算法进行水资源调度规划和预测的方法。它可以根据过去的水资源数据和未来的预测情况，制定合理的调度决策，以实现最优的水资源利用和分配。

目标水利设施系统是指与水资源调度和管理相关的各种水利设施，如水库、水闸、引水渠道等。这些设施被设计和建造用于收集、储存、分配和利用水资源，以满足社会经济发展和生态环境保护的需要。

调度决策任务是指在水资源调度预测方案中需要解决的问题和任务。这些任务包括确定合适的调度策略、优化水资源利用效率、平衡供需关系、保障水资源安全等。

步骤102中介绍了资源要素识别组件的技术。首先，该组件利用特征图进行资源要素识别，通过分析特征图中的节点和边，识别出与水资源调度相关的关键要素。然后，它使用机器学习算法或模式识别技术对这些要素进行分类和归类，以便更好地理解它们的特性和相互关系。最后，该组件可以生成一个资源要素识别结果报告，其中包含了识别出的要素及其重要性评估等信息，为后续的水资源调度预测提供依据。

在步骤103中，水源数据衍生组件是一种用于从案例水源数据中生成衍生预测数据的工具或算法。它可以通过对过去的水资源数据进行分析和处理，提取出与未来水资源情况相关的特征和趋势，并生成相应的预测数据。

水源衍生预测数据是通过水源数据衍生组件生成的一组预测结果。这些数据包括了未来一段时间内可以发生的水资源情况，如水位、流量、水质等指标的预测数值。这些预测数据可以用于辅助水资源调度预测和决策。

案例水资源预测文本是根据水源衍生预测数据和其他相关信息编写的描述未来水资源情况的文本。它可以包括对水位、流量、水质等指标的预测趋势和变化的描述，以及可以影响水资源的因素和风险的说明。这些文本可以帮助水资源管理者和决策者更好地理解未来的水资源情况，并制定相应的调度决策。

步骤103中介绍了水源数据衍生组件的技术。首先，该组件使用统计分析和模型建立等方法，对过去的水资源数据进行处理和分析，提取出与未来水资源情况相关的特征和趋势。然后，它使用这些特征和趋势来生成未来一段时间内的水源衍生预测数据。最后，根据这些预测数据和其他相关信息，该组件可以生成案例水资源预测文本，以描述未来的水资源情况和可以的影响因素，为水资源调度决策提供参考依据。

在步骤104中，水资源调度认证方案，也称为水资源调度方案标注结果，是指经过专家评估和验证后确定的一种水资源调度方案。它基于前面步骤中生成的资源要素识别结果、水源衍生预测数据和其他相关信息，通过专家知识和经验进行调整和优化，以确保其合理性和可行性。

步骤104中介绍了水资源调度认证方案的技术。首先，该步骤将资源要素识别结果、水源衍生预测数据和其他相关信息提供给专家团队。专家团队会根据自身的知识和经验，对这些数据进行评估和分析，并制定一个初步的水资源调度方案。然后，该方案会经过进一步的讨论和修改，以便满足各种要求和限制条件。最终，通过专家团队的认证和验证，确定一个最终的水资源调度认证方案，作为后续水资源调度决策的参考依据。水资源调度认证方案可以确保水资源调度的合理性和可行性，同时还可以提高决策的科学性和准确性。它能够考虑到各种因素和约束条件，如水资源供需关系、生态环境保护、社会经济发展等，从而实现最优的水资源利用和分配。

应用步骤101-步骤104，获取目标水域系统对应的多情境的案例水资源描述文本，以及目标水域系统对应的包含目标水利设施系统的调度决策任务注释的水资源调度认证方案，基于多情境的案例水资源描述文本中的第一案例水源数据生成水资源调度预测方案，以及水源衍生预测数据，基于水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，水源衍生预测数据与目标水域系统对应的第二案例水源数据之间的区别，对包含第一资源要素挖掘组件，资源要素识别组件以及水源数据衍生组件的水资源调度优化网络进行调试，从而使得调试获得水资源调度优化网络能够基于特定情境的水资源描述文本，获取到多情境的水资源描述文本的资源要素描述向量，从而确保所定制的水资源调度方案的准确性和匹配性，还能够提高水资源调度优化网络对不同水域系统的水资源调度方案定制的适应性。此外，基于调试获得的水资源调度优化网络可以基于特定情境的水资源描述文本，生成另外情境的水资源描述文本，这样可以改善水资源描述文本匮乏的缺陷。

详细地，步骤101到步骤104所达到的技术效果有助于提高水资源优化调度的效率和准确性。

首先，在步骤101中，通过获取目标水域系统对应的多情境的案例水资源描述文本，可以获得关于不同情境下的水资源特征和变化的详细描述。这些描述文本提供了对水资源系统的全面认知，帮助理解水资源系统的复杂性和特点。同时，目标水域系统对应的包含目标水利设施系统的调度决策任务注释的水资源调度认证方案也为后续的调度决策提供了指导。

其次，在步骤102中，通过资源要素挖掘组件和资源要素识别组件，从第一案例水源数据中提取出资源要素信息，并生成资源要素描述向量关系网（特征图）。这个特征图展示了水源数据中不同要素之间的关系和相互作用，帮助分析和理解水资源系统的复杂性。通过对特征图的分析，可以更好地识别和理解水资源系统中的关键要素，为后续的水资源调度预测提供依据。

而后，在步骤103中，水源数据衍生组件利用水源衍生预测数据，根据过去的水资源数据和未来的预测情况，生成合理的水资源调度预测方案。这个预测方案基于对过去数据的分析和未来趋势的预测，可以帮助预测未来一段时间内的水资源情况。通过预测方案的生成，可以提前做出相应的调度决策，以实现最优的水资源利用和分配。

最后，在步骤104中，通过水资源调度认证方案的制定和验证，确保所定制的水资源调度方案的准确性和匹配性。专家团队根据资源要素识别结果、水源衍生预测数据等信息，进行评估和分析，并制定一个合理的水资源调度方案。通过专家的认证和验证，确定最终的调度方案，从而确保调度决策的科学性和有效性。

综上所述，步骤101到步骤104的技术效果有助于提高水资源优化调度的效率。通过获取多情境的案例水资源描述文本、生成水资源调度预测方案和水源衍生预测数据，以及制定水资源调度认证方案，可以更好地理解和预测水资源系统的行为，并制定合理的调度决策。这些技术不仅可以提高调度决策的准确性和匹配性，还可以提高水资源调度优化网络对不同水域系统的适应性，从而提高整体的水资源优化调度效率。

在一些可选的实施例中，步骤104中的依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括步骤1041-步骤1043。

步骤1041、依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，确定第一网络调试评价指标的代价系数。

步骤1042、依据所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，确定第二网络调试评价指标的代价系数。

步骤1043、依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试。

在步骤1041中，水资源调度预测方案是根据已有的水资源数据和相关模型进行预测，以提供未来一段时间内的水资源情况。而水资源调度认证方案是通过实际观测和验证，对水资源情况进行确认和认证。

在网络调试评价指标中，第一指标可以是水资源调度的准确性或者成本效益等，其代表了网络调试的目标之一。代价系数是用来衡量该指标对整个网络调试的重要程度，如果某一指标的代价系数较大，则说明该指标对网络调试的影响较大。

譬如，假设的水资源调度预测方案的准确性非常重要，希望将其作为第一指标，并给予较高的代价系数。这意味着在网络调试过程中，会更加关注和优化该指标，以保证预测的准确性。而第二指标可以是调度成本，可以给予较低的代价系数，表示其对网络调试的影响相对较小。

然后，在步骤1042中，需要根据水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的差异来确定第二网络调试评价指标的代价系数。如果两者之间的差异较大，说明第二指标的重要性较高，可以给予较高的代价系数。

最后，在步骤1043中，根据第一和第二网络调试评价指标的代价系数，可以对水资源调度优化网络进行调试。通过优化网络参数和模型，可以最小化损失函数（即网络调试评价指标），以达到预期的调度效果。

总之，这些步骤帮助确定调试评价指标的重要性，并对网络进行调试以提高调度决策的准确性和效率。

在一些优选的实施例中，步骤1043中的依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括步骤10431和步骤10432。

步骤10431、依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，对所述第一资源要素挖掘组件的模型变量以及所述资源要素识别组件的模型变量进行改进。

步骤10432、依据所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述第一资源要素挖掘组件的模型变量以及所述水源数据衍生组件的模型变量进行改进。

在步骤10431中，根据第一网络调试评价指标的代价系数，对第一资源要素挖掘组件的模型变量进行改进。资源要素挖掘组件用于从水资源数据中提取有用的信息和特征。通过改进模型变量，可以提高该组件的准确性和预测能力，从而提高整个水资源调度优化网络的性能。

譬如，假设第一网络调试评价指标是水资源调度的准确性，希望将其作为重要指标，并给予较高的代价系数。在步骤10431中，可以考虑改进第一资源要素挖掘组件的模型变量，以提高其准确性。例如，可以使用更精细的特征工程方法，引入更多相关的影响因素，或者尝试不同的机器学习算法来训练模型。这样，可以优化资源要素挖掘组件，使其更好地提取和预测水资源数据的特征，从而提高整个网络的调度准确性。

接着，在步骤10432中，根据第二网络调试评价指标的代价系数，对第一资源要素挖掘组件的模型变量以及水源数据衍生组件的模型变量进行改进。水源数据衍生组件用于根据已有的水源数据生成预测数据，以提供更准确的水资源情况。

继续以上述例子为例，假设第二网络调试评价指标是调度成本，希望将其作为较低优先级的指标，并给予较低的代价系数。在步骤10432中，可以考虑改进第一资源要素挖掘组件和水源数据衍生组件的模型变量，以降低调度成本。例如，可以尝试使用更精确的算法来生成预测数据，或者通过优化模型参数来提高预测的准确性。这样，可以优化水源数据衍生组件，提供更准确和可靠的预测数据，从而降低整个网络的调度成本。

通过对第一资源要素挖掘组件和水源数据衍生组件的模型变量进行改进，可以不断优化水资源调度优化网络，使其更符合实际需求，并提高调度决策的效果。

在一些优选的示例中，步骤1041所描述的依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，确定第一网络调试评价指标的代价系数，包括步骤10411-步骤10413。

步骤10411、依据所述水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数。

步骤10412、依据所述水资源调度预测方案中确定出的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征，与所述水资源调度认证方案中的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征，确定所述第一网络调试评价指标的第二局部网络调试评价指标的代价系数。

步骤10413、依据所述第一局部网络调试评价指标的代价系数以及第二局部网络调试评价指标的代价系数，确定所述第一网络调试评价指标的代价系数。

在步骤10411中，需要根据水资源调度预测方案与水资源调度认证方案的共性度量值来确定第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数。这里的共性度量值是指两个方案之间的相似程度或相关性。通过衡量二者的共性，可以确定第一局部网络调试评价指标对整个网络调试的重要程度。

譬如，假设水资源调度预测方案和水资源调度认证方案都关注水源地的水位变化，并且二者的共性度量值较高。在步骤10411中，可以将水位变化作为第一局部网络调试评价指标，并给予较高的代价系数。这意味着在网络调试过程中，会更加关注和优化水位变化这个指标，以确保预测和认证结果的一致性。

接着，在步骤10412中，需要根据水资源调度预测方案中确定出的目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征，与水资源调度认证方案中的目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征进行比较。通过比较二者的分布特征，可以确定第一网络调试评价指标的第二局部网络调试评价指标的代价系数。

譬如，假设水资源调度预测方案中确定出的目标水利设施系统的调度决策任务分布较为集中在某个时间段，而水资源调度认证方案中的目标水利设施系统的调度决策任务分布较为均匀。在步骤10412中，可以将调度决策任务的分布特征作为第二局部网络调试评价指标，并根据差异性来确定其代价系数。如果两者的分布特征差异较大，可以会给予较高的代价系数，以强调该指标对网络调试的重要性。

最后，在步骤10413中，根据第一局部网络调试评价指标的代价系数以及第二局部网络调试评价指标的代价系数，可以确定第一网络调试评价指标的总体代价系数。这个总体代价系数反映了两个局部指标在整个网络调试中的权重和影响程度。通过合理地设置代价系数，可以实现对调试评价指标的优化和平衡，以达到更好的网络调试效果。

综上所述，通过以上步骤，可以确定第一网络调试评价指标的代价系数，并用于对水资源调度优化网络进行调试。这样可以提高网络调度决策的准确性和效率，以适应不同的需求和场景。

在一些可以的设计思路下，步骤10411中的依据所述水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数，包括步骤104111-步骤104112。

步骤104111、获取所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务分别对应的重要性系数；所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务包含所述最少一个目标水利设施系统的调度决策任务。

步骤104112、依据所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务分别对应的重要性系数，以及所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务与所述水资源调度认证方案中的各个调度决策任务的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数。

在步骤104111中，需要获取水资源调度预测方案中各个调度决策任务对应的重要性系数。这意味着需要确定每个调度决策任务在整个水资源调度中的重要程度。例如，在一个水利设施系统中，可以有不同的调度决策任务，如水库的放水量、河流的引水量等。可以通过专家评估或者基于历史数据分析等方法来确定每个任务的重要性系数。

在步骤104112中，需要结合水资源调度预测方案中各个调度决策任务对应的重要性系数以及水资源调度预测方案与水资源调度认证方案的共性度量值，来确定第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数。具体来说，需要考虑每个调度决策任务在两个方案性度量值，并将其与该任务的重要性系数相乘得到代价系数。举例来说，如果某个调度决策任务在水资源调度预测方案和水资源调度认证方案中都有很高的共性度量值，并且在整个水资源调度中也具有很高的重要性，那么它的代价系数就会较高，说明这个任务对网络调试的影响较大。

通过这样的代价系数计算，可以确定第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的权重，从而在网络调试过程中更加合理地进行决策。

在一些可以的实施例中，所述方法还包括步骤201-步骤202。

步骤201、通过生成对抗网络对所述水源衍生预测数据进行解析，获得所述水源衍生预测数据的解析结果。

步骤202、依据所述解析结果，确定第三网络调试评价指标的代价系数；所述解析结果用于表征所述水源衍生预测数据是否为合理水源衍生数据。

基于此，步骤1043中的所述依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括步骤10430。

步骤10430、依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，所述第二网络调试评价指标的代价系数以及所述第三网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试。

在步骤201中，使用生成对抗网络（GAN）来解析水源衍生预测数据。生成对抗网络是一种机器学习模型，可以通过训练生成器和判别器两个模块相互博弈的方式来生成逼真的数据样本。在这里，将使用生成对抗网络来解析水源衍生预测数据，以获取其解析结果。解析结果将反映出水源衍生预测数据是否为合理的数据。

在步骤202中，根据解析结果来确定第三网络调试评价指标的代价系数。具体来说，如果解析结果表明水源衍生预测数据是合理的，那么第三网络调试评价指标的代价系数就会较低；反之，如果解析结果表明水源衍生预测数据存在问题或不合理，那么第三网络调试评价指标的代价系数就会较高。通过这样的代价系数确定，可以更好地评估水资源调度优化网络的性能。

基于上述步骤201-步骤202中得到的结果，在步骤10430中对水资源调度优化网络进行调试。这包括考虑第一网络调试评价指标、第二网络调试评价指标和第三网络调试评价指标的代价系数，以及它们在网络调试中的权重。通过综合考虑这些代价系数和权重，可以对水资源调度优化网络进行有效的调试，以提高其性能和准确性。

在一些示例下，所述第一资源要素挖掘组件包含X个资源要素提炼单元，且所述X个资源要素提炼单元存在级联关系，X为大于等于2的整数。基于此，步骤101中的通过水资源调度优化网络中的第一资源要素挖掘组件，对第一案例水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的第一资源要素描述向量关系网，包括步骤1011-步骤1012。

步骤1011、获取所述第一案例水源数据对应的第一多层级水源数据池，所述第一多层级水源数据池是对所述第一案例水源数据依据预设变化系数池化所得的数据集，所述第一多层级水源数据池中包含X个第一拟处理水源数据。

步骤1012、将所述X个第一拟处理水源数据分别加载至对应的资源要素提炼单元中，对所述X个第一拟处理水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的X个第一资源要素描述向量关系网；其中，倘若目标资源要素提炼单元为所述X个资源要素提炼单元中的首个资源要素提炼单元以外的资源要素提炼单元，所述目标资源要素提炼单元的传入信息还包括前一个资源要素提炼单元生成的第一资源要素描述向量关系网。

在步骤1011中，需要获取第一案例水源数据对应的第一多层级水源数据池。这个多层级水源数据池是通过对第一案例水源数据进行池化处理得到的。具体来说，可以根据预设的变化系数将第一案例水源数据进行池化，得到一个包含X个第一拟处理水源数据的数据集。这里的X表示资源要素提炼单元的数量，即将对第一案例水源数据进行多次资源要素提取。

在步骤1012中，将这X个第一拟处理水源数据加载到对应的资源要素提炼单元中，并对它们进行资源要素挖掘。这样就可以得到第一案例水源数据对应的X个第一资源要素描述向量关系网。值得注意的是，如果目标资源要素提炼单元不是资源要素提炼单元中的第一个单元，那么它的传入信息还包括前一个资源要素提炼单元生成的第一资源要素描述向量关系网。这意味着每个资源要素提炼单元的输出将作为下一个单元的输入，形成级联关系。

举个例子，假设有3个资源要素提炼单元（X=3），分别是水位、降雨量和水库放水量。首先从第一案例水源数据中生成第一多层级水源数据池，里面包含了3个拟处理水源数据，分别对应水位、降雨量和水库放水量的变化。然后，将这3个拟处理水源数据加载到对应的资源要素提炼单元中，并进行资源要素挖掘。最终，得到了第一案例水源数据对应的3个资源要素描述向量关系网，分别表示水位、降雨量和水库放水量与其他要素之间的关系。

通过这样的步骤1011-步骤1012，可以对第一案例水源数据进行资源要素挖掘，获得每个资源要素的描述向量关系网，为后续的水资源调度优化网络提供输入。

在另一些可能的示例下，所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件包含X个资源要素识别单元，且所述X个资源要素识别单元具有级联关系，所述X个资源要素识别单元与所述X个资源要素提炼单元存在一对一匹配关系。基于此，步骤102中的通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案，包括步骤1021-步骤1022。

步骤1021、将所述X个第一资源要素描述向量关系网分别加载至所述资源要素识别组件对应的资源要素识别单元中，对所述X个第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得X个资源要素识别结果；所述X个资源要素识别结果具有相同的特征细粒度。

步骤1022、对所述X个资源要素识别结果进行聚合，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案。其中，倘若目标资源要素识别单元为所述X个资源要素识别单元中的首个资源要素识别单元之外的资源要素识别单元，所述目标资源要素识别单元的传入信息还包括前一个资源要素识别单元生成的资源要素识别结果。

假设有一个水资源调度优化网络，其中包含3个资源要素识别单元（X=3），它们之间存在级联关系。同时，每个资源要素识别单元与一个资源要素提炼单元一对一匹配。

在步骤1021中，将3个第一资源要素描述向量关系网加载到对应的资源要素识别单元中。然后，使用这些资源要素识别单元对这3个第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别。这样，可以得到3个资源要素识别结果，它们具有相同的特征细粒度。

接下来，在步骤1022中，对这3个资源要素识别结果进行聚合，以获得第一案例水源数据的水资源调度预测方案。如果目标资源要素识别单元不是第一个资源要素识别单元，那么传入该目标资源要素识别单元的信息还包括前一个资源要素识别单元生成的资源要素识别结果。

通过这样的处理过程，可以从输入的第一资源要素描述向量关系网中提取出相关的资源要素，并根据这些资源要素生成水资源调度预测方案。这样的预测方案可以帮助决策者做出合理的调度决策，以优化水资源的利用和分配。

在另一些可能的设计思路下，所述方法还包括步骤301-步骤303。

步骤301、基于第三案例水源数据，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据；所述第三案例水源数据是所述目标水域系统的第三情境的案例水资源描述文本；所述水源数据学习依据用于表征所述目标水域系统在所述第三案例水源数据中的分布特征。

步骤302、通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网。

步骤303、对所述第一资源要素描述向量关系网以及所述第二资源要素描述向量关系网进行聚合，获得全局资源要素描述向量关系网。

基于此，步骤102中的通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案，包括步骤1020。

步骤1020、通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述全局资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的所述水资源调度预测方案。

进一步地，步骤103中的通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网生成水源衍生预测数据，包括步骤1030。

步骤1030、通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述全局资源要素描述向量关系网生成所述水源衍生预测数据。

假设有一个水资源调度优化网络，需要根据第三案例水源数据来进行水资源调度预测。第三案例水源数据是目标水域系统在第三情境下的案例水资源描述文本。

在步骤301中，基于第三案例水源数据获取水源数据学习依据。这个学习依据用于表征目标水域系统在第三案例水源数据中的分布特征。

接下来，在步骤302中，使用水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，根据水源数据学习依据进行资源要素挖掘。这样，可以获得第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网。

然后，在步骤1020中，通过水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，以获得第一案例水源数据的水资源调度预测方案。

同时，在步骤1030中，通过水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，根据第一资源要素描述向量关系网生成水源衍生预测数据。

通过这些步骤的处理，可以利用水资源调度优化网络中的资源要素识别组件和水源数据衍生组件，根据第一资源要素描述向量关系网和全局资源要素描述向量关系网来生成水资源调度预测方案和水源衍生预测数据。这些预测结果可以帮助决策者更好地了解目标水域系统的水资源情况，并做出相应的调度决策。

在一些可能的实施例中，在步骤302的通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网之前，所述方法还包括步骤401。

步骤401、依据所述目标水域系统的分布特征，对所述水源数据学习依据进行拆解。

基于此，步骤302中的通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网，包括步骤3020。

步骤3020、通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，对拆解后的所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网。

在步骤401中，根据目标水域系统的分布特征，对水源数据学习依据进行拆解。这意味着将水源数据按照一定的规则或指标进行分割或分类，以便更好地理解和分析水资源的特征。

举个例子来说，假设正在处理一个城市的水资源调度问题。知道该城市的水源主要来自于河流、湖泊和地下水。在步骤401中，可以将水源数据按照不同的来源进行拆解，得到河流水源、湖泊水源和地下水源等多个部分。

然后，在步骤3020中，通过水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，对拆解后的水源数据学习依据进行资源要素挖掘。这意味着利用这些拆解后的水源数据，通过算法或模型来提取出其中的关键特征或信息，形成第二资源要素描述向量关系网。

继续以上面的例子来说明，在步骤3020中，可以利用第二资源要素挖掘组件对河流水源、湖泊水源和地下水源进行资源要素挖掘。这可能包括提取河流的流量、湖泊的水位、地下水的含水层厚度等关键要素，并将它们组合成描述向量关系网。

通过这样的拆解和挖掘过程，可以更好地理解和描述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网，为后续的水资源调度优化工作提供基础。

在一些示例中，步骤301中的所述基于第三案例水源数据，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据，包括步骤3010。

步骤3010、通过样本处理网络，对所述第三案例水源数据进行处理，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据。

在步骤3010中，通过样本处理网络对第三案例水源数据进行处理，以获取水资源调度优化网络的水源数据学习依据。

譬如，在一个城市的水资源调度优化网络中，需要收集和处理一些关于水源的数据，比如河流的流量、湖泊的水位、地下水的含水层厚度等。这些数据可以被视为第三案例水源数据。

在步骤3010中，将使用样本处理网络来处理这些第三案例水源数据。样本处理网络是一种用于处理和转换数据的技术，它可以根据特定的算法或模型，对输入的数据进行预处理、过滤、筛选等操作，从而生成水资源调度优化网络的水源数据学习依据。

譬如，假设要处理一段时间内的河流流量数据。首先，可以使用样本处理网络对原始的流量数据进行平滑处理，去除异常值和噪声，得到更准确的流量数据。然后，可以利用样本处理网络对这些平滑后的数据进行聚合，计算出每天、每周或每月的平均流量。最后，可以将这些处理后的数据作为水资源调度优化网络的水源数据学习依据，用于后续的调度优化工作。

通过这样的处理过程，可以获得更加可靠和准确的水源数据学习依据，为水资源调度优化网络提供更好的输入，从而改善水资源调度的效果。

在另一些示例下，所述第二资源要素挖掘组件中的模型变量与所述第一资源要素挖掘组件中的模型变量的权重互通。

在水资源调度优化网络中，第一资源要素挖掘组件和第二资源要素挖掘组件都使用了模型变量来描述和预测水资源的特征和行为。这些模型变量可以是各种指标、参数或特征，比如水位、流量、含水层厚度等。

在一些示例中，第二资源要素挖掘组件中的模型变量与第一资源要素挖掘组件中的模型变量的权重互通。这意味着两个组件之间存在信息交流和共享，彼此影响和调整对方的权重。

这种互通和调整的有益效果主要体现在以下几个方面：

（1）提高模型的准确性：通过互通和调整权重，第二资源要素挖掘组件可以根据第一资源要素挖掘组件的结果进行修正和优化，从而提高模型的准确性。例如，如果第一资源要素挖掘组件中的某个模型变量对水资源调度的影响较大，第二资源要素挖掘组件可以相应地增加该变量的权重，以更好地反映实际情况；

（2）综合考虑多个要素：水资源调度涉及到多个资源要素的综合优化。通过第一资源要素挖掘组件和第二资源要素挖掘组件之间的权重互通，可以更好地将不同要素的影响纳入到水资源调度优化网络中，实现全面的资源调度；

（3）改进模型的灵活性：水资源调度问题可能受到多种因素的影响，如季节变化、气候条件等。通过互通和调整权重，可以使模型能够灵活地适应不同的环境和情况，从而提高水资源调度的灵活性和适应性。

总而言之，第二资源要素挖掘组件中的模型变量与第一资源要素挖掘组件中的模型变量的权重互通，可以改善模型的准确性、综合考虑多个要素以及提高模型的灵活性，从而提升水资源调度优化网络的效果和性能。进一步地，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的水资源调度优化方法，其特征在于，应用于水资源调度优化系统，所述方法包括：

通过水资源调度优化网络中的第一资源要素挖掘组件，对第一案例水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的第一资源要素描述向量关系网；所述第一案例水源数据是目标水域系统的第一情境的案例水资源描述文本；

通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案；所述水资源调度预测方案用于表征确定出的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务；

通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网生成水源衍生预测数据；所述水源衍生预测数据是所述第一案例水源数据对应的第二情境的案例水资源预测文本；

依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，对所述水资源调度优化网络进行调试；所述第二案例水源数据是所述目标水域系统的第二情境的案例水资源描述文本；所述水资源调度认证方案是所述目标水域系统对应的，用于表征最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的水资源调度方案；

其中，所述水资源调度优化网络是一个网络系统，包括多个组件和步骤，具有分析水源数据、挖掘和识别资源要素的功能。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案之间的区别，所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括：

依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，确定第一网络调试评价指标的代价系数；

依据所述水源衍生预测数据与第二案例水源数据之间的区别，确定第二网络调试评价指标的代价系数；

依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括：

依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，对所述第一资源要素挖掘组件的模型变量以及所述资源要素识别组件的模型变量进行改进；

依据所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述第一资源要素挖掘组件的模型变量以及所述水源数据衍生组件的模型变量进行改进。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述水资源调度预测方案与水资源调度认证方案之间的区别，确定第一网络调试评价指标的代价系数包括：

依据所述水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数；

依据所述水资源调度预测方案中确定出的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征，与所述水资源调度认证方案中的最少一个目标水利设施系统的调度决策任务的分布特征，确定所述第一网络调试评价指标的第二局部网络调试评价指标的代价系数；

依据所述第一局部网络调试评价指标的代价系数以及第二局部网络调试评价指标的代价系数，确定所述第一网络调试评价指标的代价系数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述水资源调度预测方案与所述水资源调度认证方案的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数，包括：

获取所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务分别对应的重要性系数；所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务包含所述最少一个目标水利设施系统的调度决策任务；

依据所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务分别对应的重要性系数，以及所述水资源调度预测方案中的各个调度决策任务与所述水资源调度认证方案中的各个调度决策任务的共性度量值，确定所述第一网络调试评价指标的第一局部网络调试评价指标的代价系数。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过生成对抗网络对所述水源衍生预测数据进行解析，获得所述水源衍生预测数据的解析结果；

依据所述解析结果，确定第三网络调试评价指标的代价系数；所述解析结果用于表征所述水源衍生预测数据是否为合理水源衍生数据；

所述依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，以及所述第二网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试，包括：依据所述第一网络调试评价指标的代价系数，所述第二网络调试评价指标的代价系数以及所述第三网络调试评价指标的代价系数，对所述水资源调度优化网络进行调试。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一资源要素挖掘组件包含X个资源要素提炼单元，且所述X个资源要素提炼单元存在级联关系，X为大于等于2的整数；

所述通过水资源调度优化网络中的第一资源要素挖掘组件，对第一案例水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的第一资源要素描述向量关系网，包括：

获取所述第一案例水源数据对应的第一多层级水源数据池，所述第一多层级水源数据池是对所述第一案例水源数据依据预设变化系数池化所得的数据集，所述第一多层级水源数据池中包含X个第一拟处理水源数据；

将所述X个第一拟处理水源数据分别加载至对应的资源要素提炼单元中，对所述X个第一拟处理水源数据进行资源要素挖掘，获得所述第一案例水源数据对应的X个第一资源要素描述向量关系网；

其中，倘若目标资源要素提炼单元为所述X个资源要素提炼单元中的首个资源要素提炼单元以外的资源要素提炼单元，所述目标资源要素提炼单元的传入信息还包括前一个资源要素提炼单元生成的第一资源要素描述向量关系网；

其中，所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件包含X个资源要素识别单元，且所述X个资源要素识别单元具有级联关系，所述X个资源要素识别单元与所述X个资源要素提炼单元存在一对一匹配关系；所述通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案，包括：将所述X个第一资源要素描述向量关系网分别加载至所述资源要素识别组件对应的资源要素识别单元中，对所述X个第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得X个资源要素识别结果；所述X个资源要素识别结果具有相同的特征细粒度；对所述X个资源要素识别结果进行聚合，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案；其中，倘若目标资源要素识别单元为所述X个资源要素识别单元中的首个资源要素识别单元之外的资源要素识别单元，所述目标资源要素识别单元的传入信息还包括前一个资源要素识别单元生成的资源要素识别结果。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于第三案例水源数据，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据；所述第三案例水源数据是所述目标水域系统的第三情境的案例水资源描述文本；所述水源数据学习依据用于表征所述目标水域系统在所述第三案例水源数据中的分布特征；

通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网；

对所述第一资源要素描述向量关系网以及所述第二资源要素描述向量关系网进行聚合，获得全局资源要素描述向量关系网；

所述通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的水资源调度预测方案，包括：

通过所述水资源调度优化网络中的资源要素识别组件，依据所述全局资源要素描述向量关系网进行资源要素识别，获得所述第一案例水源数据的所述水资源调度预测方案；

所述通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述第一资源要素描述向量关系网生成水源衍生预测数据，包括：

通过所述水资源调度优化网络中的水源数据衍生组件，依据所述全局资源要素描述向量关系网生成所述水源衍生预测数据；

其中，在通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网之前，还包括：依据所述目标水域系统的分布特征，对所述水源数据学习依据进行拆解；所述通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，依据所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网，包括：通过所述水资源调度优化网络中的第二资源要素挖掘组件，对拆解后的所述水源数据学习依据进行资源要素挖掘，获得所述第三案例水源数据对应的第二资源要素描述向量关系网；

其中，所述基于第三案例水源数据，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据，包括：通过样本处理网络，对所述第三案例水源数据进行处理，获取所述水资源调度优化网络的水源数据学习依据；

其中，所述第二资源要素挖掘组件中的模型变量与所述第一资源要素挖掘组件中的模型变量的权重互通。

9.一种水资源调度优化系统，其特征在于，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的方法。