【摘 要】
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由于灌区水量调度问题的复杂性和不确定性，单纯利用调度模型进行灌区水量调度在实际应用中往往存在一些问题．为了使理论研究尽可能与实际应用相结合，将人工智能中的基于事例推理
【机 构】
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西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,宁夏回族自治区水利厅
【出 处】
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西安建筑科技大学学报(自然科学版)
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由于灌区水量调度问题的复杂性和不确定性，单纯利用调度模型进行灌区水量调度在实际应用中往往存在一些问题．为了使理论研究尽可能与实际应用相结合，将人工智能中的基于事例推理（CBR）技术引入到灌区水量调度中，将以往的灌区水量调度事例作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中，对于新的灌区水量调度问题，从事例库中寻找相似的事例，并根据其调度方案，确定新问题的解决方案．实际算例表明，对于灌区水量调度问题，基于事例推理的灌区水量调度能充分的将以往的调度经验结合起来，使得调度结果更合理、可行，具有较强的实用性．
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