【摘 要】
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针对宁夏自流灌区灌溉用水存在农作物耗水量大、用水集中、灌溉效率低等现象,面向宁夏区域用水实际,围绕渠道进水闸和出水口,以满足农田基本灌溉用水为前提,以灌溉效率最大化为目标,采用机器学习方法,构建遗传算法-生成对抗神经网络的宁夏自流灌区水资源优化调度模型,并在宁夏秦汉渠管理处农场渠所管辖的30余公里渠道及其灌区进行验证和应用。结果表明,模型在学习传统调度方案的基础上深度挖掘各取水口用水规律,实现高效的取水口联合调度,月节约灌溉用水315109-1050362 m3,显著提高了宁夏水资源
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(17BTQ055),河海大学中央高校基本科研业务费资助项目(2018B04614)。
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针对宁夏自流灌区灌溉用水存在农作物耗水量大、用水集中、灌溉效率低等现象,面向宁夏区域用水实际,围绕渠道进水闸和出水口,以满足农田基本灌溉用水为前提,以灌溉效率最大化为目标,采用机器学习方法,构建遗传算法-生成对抗神经网络的宁夏自流灌区水资源优化调度模型,并在宁夏秦汉渠管理处农场渠所管辖的30余公里渠道及其灌区进行验证和应用。结果表明,模型在学习传统调度方案的基础上深度挖掘各取水口用水规律,实现高效的取水口联合调度,月节约灌溉用水315109-1050362 m3,显著提高了宁夏水资源
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