何元翠，桑國(guó)慶，程 亮，尚華奇

(1.濟(jì)南大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院，山東 濟(jì)南 250022；2.山東省調(diào)水工程運(yùn)行維護(hù)中心濰坊分中心，山東 濰坊 261061；3.濟(jì)南市水務(wù)工程質(zhì)量與安全中心，山東 濟(jì)南 250012；4.濟(jì)南市天橋區(qū)水務(wù)服務(wù)中心，山東 濟(jì)南 250031)

黃河河道蜿蜒，含沙量極高，導(dǎo)致其日常水文治理工作相當(dāng)復(fù)雜和困難。在黃河水利委員會(huì)“三條黃河”工程建設(shè)規(guī)劃中，各部門分別與相關(guān)單位合作開發(fā)了具有智能性技術(shù)的軟件模型或硬件裝置，如河務(wù)部研發(fā)的具有遠(yuǎn)程控制、自動(dòng)監(jiān)測(cè)的防洪智能軟件技術(shù)(柳園閘和楊橋閘)，水文部設(shè)計(jì)的智能監(jiān)測(cè)水位及流量的裝置和軟件(花園口水文站)[1]，但是，黃河流域的產(chǎn)水產(chǎn)沙、氣象、水沙輸移、河道演變、降雨等過程，在不同地區(qū)、不同時(shí)間段都會(huì)有不同的表現(xiàn)，僅僅依靠幾個(gè)傳感檢測(cè)器難以完成龐大非線性系統(tǒng)的建模，需要將此作為一個(gè)非線性復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)(NCDS)進(jìn)行研究。目前通用的泥沙輸移運(yùn)動(dòng)方程、河流動(dòng)力學(xué)方程、大氣運(yùn)動(dòng)方程和水土流失方程等，不能簡(jiǎn)單、機(jī)械地應(yīng)用于黃河流域不同地區(qū)及不同時(shí)間段，加上現(xiàn)階段黃河流域的水文治理工作較分散，各地氣象局、地質(zhì)局、水利局等部門與黃河水文部門互不通聯(lián)，數(shù)據(jù)并沒有完全實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)共享，因此限制了當(dāng)?shù)胤姥纯购抵笓]部汛期指揮調(diào)度決策，影響了預(yù)警預(yù)報(bào)能力的提升，不利于安全度汛。

近年來，黃河水文網(wǎng)站開始大量收集各種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，相關(guān)部門安裝了大量水位、雨量、墑情等自動(dòng)監(jiān)測(cè)的儀器，積極組建黃河水文數(shù)據(jù)庫(kù)。通過對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析處理，可以為黃河流域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及水文信息化提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)技術(shù)支撐，凸顯大數(shù)據(jù)在黃河水文工作中的重要性[2]。

黃河水文系統(tǒng)的現(xiàn)代化管理需要利用大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)河流防汛預(yù)警進(jìn)行監(jiān)控、報(bào)警、預(yù)測(cè)、推演[3]，因此不僅要有智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)管理軟件，更需要一套全天候聯(lián)網(wǎng)的高智能化深度學(xué)習(xí)架構(gòu)平臺(tái)(DLFP)來求解黃河的非線性復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，簡(jiǎn)化水文工作人員日常煩瑣的工作，積極貫徹國(guó)家關(guān)于“數(shù)字黃河”工程建設(shè)及 “十三五”規(guī)劃在水文人工智能方面的的部署。

本文中旨在研究將人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于黃河流域水文工作，設(shè)想建設(shè)黃河流域水文深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，將深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到黃河日常水文工作和流域治理作業(yè)中，對(duì)黃河水文深度學(xué)習(xí)架構(gòu)軟件的基礎(chǔ)應(yīng)用及功能等進(jìn)行闡述。同時(shí)，總結(jié)黃河水文深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的應(yīng)用現(xiàn)狀。

1 人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)(DLT)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，是一種基于概率論不斷遞歸，從而尋找最優(yōu)解的分析理論技術(shù)。該技術(shù)主要通過增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)來模擬一般人工智能網(wǎng)絡(luò)不能模擬的非線性復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)?，F(xiàn)如今大數(shù)據(jù)的發(fā)展以及硬件計(jì)算性能的極大提升，使得深度學(xué)習(xí)可以挖掘出大數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值，并在數(shù)據(jù)挖掘、語音、推薦、自然語言處理、搜索技術(shù)、人臉識(shí)別和機(jī)器翻譯等領(lǐng)域顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿?，各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)算法和計(jì)算能力的突破，配合大數(shù)據(jù)內(nèi)容，都使得深度學(xué)習(xí)算法成為了目前人工智能技術(shù)的主流。

1.1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)[4]是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要由卷積層、池化層以及全連接層[5]組成，通過共享每層的權(quán)值，可以極大地提升訓(xùn)練速度，節(jié)省運(yùn)算開銷。

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被分為3類：一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于處理分析序列類數(shù)據(jù)；二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于識(shí)別圖像類文本；三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于識(shí)別圖像或視頻。

1.2 深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]是深度學(xué)習(xí)算法中另一個(gè)重要分支，主要核心特征體現(xiàn)在“循環(huán)”上，即系統(tǒng)的輸出會(huì)保留在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，并與系統(tǒng)下一刻的輸入一起共同決定下一刻的輸出，將動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的本質(zhì)深刻地刻畫出來。同時(shí)，該算法也符合著名的圖靈機(jī)原理，即此刻的狀態(tài)包含上一刻的歷史，又是下一刻變化的依據(jù)，因此可以學(xué)習(xí)輸入、輸出規(guī)律，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理地預(yù)測(cè)。

2 深度學(xué)習(xí)架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于黃河水文工作

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，可應(yīng)用于目前黃河領(lǐng)域的圖像識(shí)別處理、水文預(yù)報(bào)、生成水資源公報(bào)等方面。

2.1.1 圖像識(shí)別處理

黃河流域內(nèi)布設(shè)了大量的水文站(包括國(guó)家基本水文站、中小河流水文站及區(qū)域監(jiān)測(cè)水文站)和委托人工觀測(cè)的雨量站，其中有些站點(diǎn)地處偏僻，日常無人看守檢查，自記雨量器、水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀[7]等傳感設(shè)備也需進(jìn)行維護(hù)、清理。由于不同站點(diǎn)工作環(huán)境多變，并且傳感設(shè)備無合適的固定檢查時(shí)間，因此給水文工作人員帶來了極大困擾。為了解決上述問題，通過在每個(gè)傳感器附近安裝聯(lián)網(wǎng)攝像頭，應(yīng)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度提取每幅圖像的特征[8]，分辨出需要維護(hù)、清理的傳感器，大幅減少了工作人員頻繁檢查的工作量，同時(shí)還可將水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀的數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)圖像通過聯(lián)網(wǎng)傳回水文局。深度學(xué)習(xí)可利用圖像識(shí)別算法，對(duì)水質(zhì)圖像進(jìn)行識(shí)別分析，以其優(yōu)越的圖像分析能力[9]得到水樣的水溫、溶解氧、pH、濁度等數(shù)據(jù)，從而對(duì)水質(zhì)進(jìn)行綜合診斷分類。

另外，水文工作的資料整編需要專業(yè)的水文人員將雨量、水位和黃河泥沙量等專業(yè)信息按照固定格式錄入水文數(shù)據(jù)庫(kù)，水文曲線也需要專門的網(wǎng)格圖紙進(jìn)行記錄，因此可以應(yīng)用二維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像處理，識(shí)別掃描到的圖像信息，進(jìn)行圖像內(nèi)容的文字識(shí)別，將其按照固定格式轉(zhuǎn)換輸入電腦數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)也可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性曲線極佳的擬合能力，根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)繪制水文曲線，減少人工繪制工作量。

2.1.2 水文預(yù)報(bào)

黃河流域的水文預(yù)報(bào)在防汛工作中占有重要地位，合理、準(zhǔn)確地做好水文預(yù)報(bào)工作，是水庫(kù)調(diào)度興利的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的水文預(yù)報(bào)模型有很多，但是大多只針對(duì)某一區(qū)域的單一狀況進(jìn)行預(yù)報(bào)，反映水文學(xué)的一些規(guī)律，難以全面考慮自然界復(fù)雜規(guī)律的變化。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)所擁有的特征提取的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)[10]、易敏感性[11]和前瞻性[12]的特點(diǎn)，外加大數(shù)據(jù)的輔助就可以解決上述難題。水文預(yù)報(bào)可以看作是動(dòng)態(tài)物質(zhì)在固態(tài)路線上流動(dòng)的問題，因此運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的馬爾科夫鏈進(jìn)行解決。網(wǎng)絡(luò)模型可利用深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于先前的各種環(huán)境狀態(tài)并結(jié)合當(dāng)前環(huán)境變化，判斷未來黃河水文規(guī)律，通過深度非線性模型來擬合預(yù)測(cè)復(fù)雜模型，提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。

2.1.3 生成水資源公報(bào)

自然語言處理技術(shù)(NLPT)是研究如何使機(jī)器理解人類語言并寫出人類文字的學(xué)科。近幾年來，各種深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相繼出現(xiàn)，其中以長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型(LSTMNM)最為流行。該模型主要通過大量文字訓(xùn)練，尋找文字之間的相互關(guān)系，進(jìn)而讀懂文字語言。2017年，基于語言處理的深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)可以根據(jù)一段語音文字描繪的內(nèi)容，緩慢地在電腦中繪制出語音文字所描繪的畫面，對(duì)自然語言處理是一場(chǎng)巨大的革命。

在“今日頭條”平臺(tái)上已經(jīng)有很多文章開始使用深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)生成。在水文水資源領(lǐng)域，每年工作人員均需要提交大量的水資源公報(bào)報(bào)表，且報(bào)表的格式基本統(tǒng)一，內(nèi)容及數(shù)據(jù)均是基于平時(shí)的日常監(jiān)測(cè)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)完全能夠勝任，從收集數(shù)據(jù)到最終總結(jié)數(shù)據(jù)都可以完成。

2.2 深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于黃河流域治理

2.2.1 調(diào)水調(diào)沙作業(yè)

黃河被譽(yù)為中華民族“母親河”，在社會(huì)生產(chǎn)生活中占有重要地位。由于黃河流經(jīng)水土流失嚴(yán)重的黃土高原，因此河水含沙量極高，據(jù)統(tǒng)計(jì)，黃河水量?jī)H為亞馬遜河的0.6%，水中含沙量卻為亞馬遜河的4～5倍。更為嚴(yán)峻的是，黃河下游河道幾乎全為地上懸河，有的河道灘面高出背河地面十幾米，因而地形地勢(shì)十分復(fù)雜多變。水少、沙多、水沙不平衡以及地形地勢(shì)復(fù)雜等諸多因素，導(dǎo)致黃河流域治理非常困難。

目前主要依靠小浪底水庫(kù)進(jìn)行前期的調(diào)水調(diào)沙來調(diào)節(jié)黃河下游的水沙平衡，疏通河道，但是水庫(kù)根據(jù)上、下游各方面提供的信息來進(jìn)行調(diào)水調(diào)沙存在一定難度，一旦決策失誤將導(dǎo)致下游的水文水利工作難度加大，還可能造成不可估量的損失。調(diào)水調(diào)沙決策是基于眾多復(fù)雜因素，主要包括綜合指標(biāo)(下游防洪、防斷流、減淤、減災(zāi)等)、預(yù)測(cè)因素(中長(zhǎng)期氣象、降雨、洪水預(yù)報(bào))和現(xiàn)象機(jī)理(水庫(kù)異重流的發(fā)生條件及操作程序)。具體指標(biāo)說明如下：1)綜合指標(biāo)?？赏ㄟ^與下游水文水利局的綜合聯(lián)網(wǎng)確定下游的各種信息，利用深度學(xué)習(xí)算法提取主要特征信息，進(jìn)行綜合匯總。2)預(yù)測(cè)因素。可通過深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)各種氣象、降雨量，再配合聯(lián)網(wǎng)的云端系統(tǒng)，匹配校準(zhǔn)預(yù)測(cè)信息。3)現(xiàn)象機(jī)理是一個(gè)流程操作問題，采用普通人工智能程序就可以解決。通過運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法，提取出每個(gè)指標(biāo)主要的影響信息特征，然后利用該算法的整合總結(jié)分類能力，提出水庫(kù)的水沙調(diào)節(jié)調(diào)度決策，主要包括水庫(kù)的蓄水量、含沙量、庫(kù)區(qū)水位、攔沙量、出庫(kù)流量、級(jí)配等。

2.2.2 防洪減災(zāi)作業(yè)

黃河流域的防洪減災(zāi)工作是水利部門工作的重中之重，關(guān)乎重大民生。多年的文字資料以及影像圖片資料記載，為黃河進(jìn)行防洪減災(zāi)工程方案優(yōu)化提供了依據(jù)。黃河作為一個(gè)非線性復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，對(duì)其水沙運(yùn)行規(guī)律的擬合十分龐雜[13]，因此可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行協(xié)助。首先，通過各項(xiàng)指標(biāo)來擬合非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)(NDS)，并對(duì)其進(jìn)行建模；然后，依據(jù)非線性動(dòng)力學(xué)模型(NDM)，輸入具體參數(shù)，結(jié)合已有的專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，最終形成決策理論，幫助相關(guān)工作人員進(jìn)行防洪決策。

洪災(zāi)發(fā)生的原因是多方面的[14]，最主要因素是臺(tái)風(fēng)和降雨，人員工作的疏漏也是原因之一。深度學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，掌握黃河流域水庫(kù)的儲(chǔ)水情況、下游的河道分布、上游一定時(shí)期內(nèi)可能的河道水流量以及相關(guān)天數(shù)內(nèi)可能的地區(qū)降水降雨量，根據(jù)這些信息進(jìn)行綜合決策，提出防洪調(diào)度意見。

2.2.3 綜合治理作業(yè)

黃河流域的綜合治理作業(yè)的目的是盡最大努力減小災(zāi)害的影響[15]。除了調(diào)水調(diào)沙應(yīng)用，黃河流域的綜合治理作業(yè)還包括河道的整治，如節(jié)點(diǎn)與治導(dǎo)線結(jié)合整治、卡口整治、平順保護(hù)整治、渠化整治和彎曲型整治等。可以根據(jù)深度學(xué)習(xí)算法的計(jì)算結(jié)果，確定下游游蕩型寬河道河性控制[16]與影響因子間的定量關(guān)系，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)架構(gòu)模型(DLAM)，提出河道整治方案。

河道整治可以采用無人駕駛飛機(jī)(簡(jiǎn)稱無人機(jī))尋河的方式，通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)無人機(jī)傳回云端的視頻圖像進(jìn)行識(shí)別處理，大大減少人工操作工作量，降低誤判率，提升系統(tǒng)識(shí)別效率。

結(jié)合黃河入?？诘牡乩砦恢茫梢愿鶕?jù)地理?xiàng)l件、邊界條件和水沙條件等變量，采用深度學(xué)習(xí)算法分析河口治理方案。整治方案主要包括截支強(qiáng)干、加大行洪排沙能力和疏浚尾閭河槽的方案，現(xiàn)行入海流路的改道方案，引海水沖刷河口的方案，建導(dǎo)流堤將河口泥沙直接送入渤海的方案等?？筛鶕?jù)相關(guān)影響參數(shù)，確定河口治理措施與影響因子的定量關(guān)系，還可以通過深度學(xué)習(xí)模型求解非線性復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。

3 黃河流域水文深度學(xué)習(xí)架構(gòu)軟件

3.1 軟件基本描述

黃河流域水文深度學(xué)習(xí)架構(gòu)軟件(DLAS)研發(fā)用于黃河流域治理，具備診斷分析黃河水質(zhì)狀況、擬合預(yù)測(cè)復(fù)雜模型來提高洪水預(yù)報(bào)水平、建立黃河調(diào)度決策及治理方案等重要功能。

根據(jù)對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用設(shè)想，整合已有的人工智能成果，避免重復(fù)建設(shè)。軟件的基礎(chǔ)應(yīng)用組建服務(wù)主要包括地圖、圖標(biāo)、報(bào)表和數(shù)據(jù)；模型池服務(wù)主要包括統(tǒng)計(jì)模型、領(lǐng)域模型、專家模型和認(rèn)知模型；下設(shè)數(shù)據(jù)質(zhì)量分析和治理服務(wù)；云端架構(gòu)內(nèi)嵌華為云、阿里云等第三方服務(wù)。軟件運(yùn)行環(huán)境為Windows XP或Windows 7及以上平臺(tái)，操作環(huán)境為Web瀏覽器，要求IE 8.0以上版本。

3.2 軟件的架構(gòu)及界面

深度學(xué)習(xí)架構(gòu)軟件主要通過Web瀏覽器登錄頁(yè)面使用，方便快捷，其主要基礎(chǔ)架構(gòu)如圖1所示。以河南省焦作市黃河河務(wù)局局域網(wǎng)共享為例，軟件的操作界面見圖2。

ESB—企業(yè)服務(wù)總線；ETL—數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換工具。

圖2 黃河流域水文深度學(xué)習(xí)架構(gòu)軟件主界面

4 深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的其他應(yīng)用

目前，無人機(jī)尋河已經(jīng)在各地率先展開，如安徽省繁昌縣、湖南省新寧縣。將無人機(jī)用于黃河流域?qū)ず拥膬?yōu)勢(shì)在于：1)利用無人機(jī)可以實(shí)現(xiàn)“一目千里”的效果，極大地提升了工作效率，減少了人力投入，成功實(shí)現(xiàn)了每日巡河；2)無人機(jī)處于高空俯瞰，視野更加開闊，對(duì)黃河流域小河道水面垃圾、違法建設(shè)等盡收眼底；3)利用無人機(jī)巡視具有高空隱蔽的特點(diǎn)，可以監(jiān)控違法違規(guī)企業(yè)向黃河河道排放污水及工業(yè)廢水的事件，防止河水被污染；4)無人機(jī)巡河的照片和視頻資料直接保存在云端，既加快了發(fā)現(xiàn)問題、處理問題的速度，也留下完整的管理痕跡。

如今，黃河水文的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)(DLF)已經(jīng)逐漸延伸到水文水利的各個(gè)方面，甚至已是管理的末端，實(shí)現(xiàn)了將黃河防洪減災(zāi)系統(tǒng)與具體每個(gè)城市的排水管道系統(tǒng)相結(jié)合，進(jìn)行綜合檢測(cè)、聯(lián)網(wǎng)管理?，F(xiàn)今城市的智能井蓋傳感系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)掌握城市的主要干道排水狀況，結(jié)合黃河河流相關(guān)干道的雷達(dá)測(cè)流儀與智能井蓋系統(tǒng)的超聲波定位儀兩大主要信息，可以形成基于物聯(lián)網(wǎng)的城市排水防澇調(diào)查評(píng)價(jià)與調(diào)度運(yùn)行云平臺(tái)(見圖3)，實(shí)時(shí)掌握城市的排水防澇信息。該云平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)掌握城區(qū)主要河道重點(diǎn)部位及重要排水泵站、入河口等設(shè)施的水位、流量信息(見圖4)，并在汛情發(fā)生時(shí)準(zhǔn)確判斷是否會(huì)發(fā)生水流不暢的現(xiàn)象等，為云端的水流調(diào)度和業(yè)務(wù)管理提供信息支撐。

圖3 基于物聯(lián)網(wǎng)的城市排水防澇調(diào)查評(píng)價(jià)與調(diào)度運(yùn)行云平臺(tái)

圖4 某監(jiān)測(cè)點(diǎn)高峰流量曲線

為了形成真正的大數(shù)據(jù)以及后臺(tái)反饋系統(tǒng)，水利部門開發(fā)了異常分析微信公眾號(hào)平臺(tái)，普通市民可以登錄查看基本水文水利信息，如發(fā)現(xiàn)城市以及河流的水文水利方面管理不到位，就可以通過公眾號(hào)及時(shí)提交反映，有關(guān)工作人員根據(jù)接收到的反饋信息及時(shí)進(jìn)行相關(guān)排查。

5 總結(jié)與展望

近年來，人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)因具有特征提取及模擬優(yōu)化的優(yōu)勢(shì)而在水文領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文中根據(jù)對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用設(shè)想，整合已有的人工智能成果，構(gòu)建了黃河治理深度學(xué)習(xí)架構(gòu)軟件，對(duì)非線性復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行建模及深度挖掘數(shù)據(jù)，并利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型極大地簡(jiǎn)化了煩瑣的黃河流域水文工作，助力黃河流域的水沙調(diào)度、防汛調(diào)度等工作，使黃河的綜合治理智能化。

隨著算法的革新、水文數(shù)據(jù)量的增加和水信息學(xué)的進(jìn)一步完善，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)必將更多地應(yīng)用于水文領(lǐng)域，如革新水文預(yù)報(bào)、水量調(diào)度等，為黃河治理提供巨大幫助。未來深度學(xué)習(xí)技術(shù)與水文領(lǐng)域的有機(jī)整合(如黃河水量調(diào)度、水文預(yù)報(bào)領(lǐng)域)仍是一個(gè)非常重要的研究方向。