摘要：我国整体经济的快速发展使我国快速进入现代化发展阶段。在我国的基础性工程体系规划中，水利工程是关系国计民生的重要用水保障性工程。它能够以稳定的水资源供应和管理，实现对社会生产和人民生活各方面的水源支配。随着科技水平的提升，水利工程管理必须充分的进行现代技术手段的应用。
关键词：人工智能；水利工程管理；应用
引言
时代的进步，科技的发展，水利工程迎来新的发展机遇。人工智能技术已经应用于多个技术层面，可以实现视、听、触觉等各个感官技术的应用，同时以多媒体技术为载体，成功实现了非线性智能技术学科，大力发展人工智能科技，为未来人类社会提供更加快捷、更加智能的生活奠定了坚实的基础。水利工程管理是水利工程运行的核心所在，水利工程的管理机制有效保障了水利工程运行的效率，筛减了水利工程运行中不必要的环节，但是，传统水利工程管理模式中，管理效率低下，制约了水利工程的顺利进行，人工智能技术的出现给水利工程管理带来了希望。
1人工智能的发展历程及经验教训
（1）第一次人工智能风潮，因巨型计算机ENICE的强大计算功能，1956年大家想当然地认为：可以制造出能够像人一样进行思考的机器，在这个背景下第一次人工智能逐渐孕育，起初人们通过“搜索树”来求解一些多选择有规律的“玩具问题”，如走出迷宫、梵塔问题，其效率远高于人类，于是人工智能得到了人们的青睐，仔细思考，其实计算机仅限于解决一些专业性很强的问题，当回归现实生活，当一个公司希望促进公司未来的发展而去开发一款产品，此时的计算机并不能像专业人士那样帮助其分析市场数据、预测市场趋势，提出最有市场前景的产品。（2）第二次人工智能风潮，基于第一次的失败，人工智能灌入“知识”，再次进入人们生活，这一时期主要是将大量的专业知识输入系统，在经过推测程序，得到结果。比如需要评价项目成功：机器会问项目是否在规定时间内完成、成本是否在预算之内、质量是否打到规格说明书要求的水平、是否通过客户和用户验收、项目的范围变化是否可控、没有严重影响整个软件组织的主要工作流程、没有对公司文化产生不好的影响。如果这些回答都是是，那么机器人就会告诉你这是一个成功的项目。（3）第三次人工智能风潮，如今第三次热潮正在深入我们的生活，总结前俩次的教训，我们对任一产业的期待，都应建立在一定的现实基础上，在人工智能方面，我们要充分意识到人工智能的可能性与极限性。互联网的出现，海量信息有了处理方式，“机器学习”技术得到了发展，它是充分利用样本数据，边处理边区分，并人为地给其一个特征量，当下次再遇到，计算机就可以很快检索知识并作出应答。什么是数字3？我们给他一个定义，使计算机学习并区分，当下一次遇到“3”符号。计算机便能识别这是3；这也带来一个问题，就是特征量的提取是靠人，而精确定义特征量又是提高计算机处理能力的一个重要保障，人与计算机存在着很大的不同，因此如何能够定义出计算机最能接受的特征量就显得尤为重要。在第三次人工智能浪潮的发展中，“深度学习”在一定领域解决了这个复杂问题。基于数据、计算机自动定义一个高层的“特征量”来识别图片并进行分类，比如“斑马”，直接从视觉方面给计算机一个冲击，和这张图片一样的就叫斑马；再比如“3”，让计算机自己去看多种3的写法，自定义一个特征量，来区分“3”。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆计算机自己定义特征量就可以避免对特征量理解不到位的情况。
2人工智能在水利工程运行管控方面的应用
水利工程管理工作的核心就是对整个水利工程运行进行有效的控制。人工智能技术能够使得工程管理更加灵活和便捷，使得工程管理具有较强的针对性和目的性。通过人工智能技术，可以对水利工程的管理进行全面的升级和改善，能够根据水利工程不同阶段的需求进行管理的实施。人工智能对水利工程的控制是全过程的，系统化的。人工智能可以根据工程管理需要，先对管理数据进行收集和分析处理，然后再通过自身的内部存储系统进行数据的分类存储。在后期工作需要时，还可以对数据进行灵活的提取和应用。人工智能实现了工程管理的系统化操作，通过可操作截面为管理人员提供友好的人机互动界面。管理人员可以根据需要，在控制界面进行水利运行中的水压、水流及检测等模块的具体数值设置，实现数据的有效控制。人工智能还考虑到水利工程运行中的突发事故，可以通过智能技术进行监控及报警模块的优化，确保水利运行全过程的可视化和实施监控。一旦发生问题，人工智能系统会通过快速故障判断和报警，有利于突然问题的及时发现和解决。报警系统具有语音，图像及电话等多种形式，方便管理人员根据报警信息，做出及时的事件判断和处理，将损失降到低。
3水利工程动态仿真模拟和预测
建立水利工程动态仿真模拟以及预测功能，可以直观显示工程运行的整体流程，并且对其可能出现的问题提前了解，做好预防措施，有效缓解了水利工程管理的问题，缩减了工程施工的管理资本。对于水利工程在工程管理环节的这种要求，操作人员在进行人工智能技术运用中，应当建立动态仿真模拟和预测功能，达到管理工作的预期效果，提高综合管理能力。以类神经网络为基础，人工智能技术可以实现水利工程动态仿真模拟和预测，类神经网络通过对水利工程中的各个环节以及影响水位管理的主要因素进行整理，将其划分为若干网格，同时将水位管理中水压、水流等主要数据以及设备状态设置为输出类别，对采集的数据进行分析运算，对水利工程运行状况进行模拟，实现水利工程动态仿真展示。
4遗传算法在水利数值模拟中的应用
根据水利工程的实际管理诉求，通过遗传算法，可以对水利工程的相关数字模型进行优化。遗传算法为水利工程管理中某个具体的问题进行及时的诊断和处理提供了科技手段。技术人员可以结合具体管理环节需求，对遗传算法进行合理设置，以提升算法的准确效果。必须确保遗传算法具有较强的可操作性，能够全面涵盖所要计算的内容。只有不断的进行整体算法框架的标准规范，才能确保遗传算符符合实际的管理要求。遗传算法作为一种智能技术为后期的数学建模及函数确立提供了重要的参考和依据。水利工程管理中对遗传算法的应用，还实现了与地理信息系统的结合，以地理信息系统的空间管控能力，来确保算法根据空间数据进行分类管理和显示。这种多功能的智能技术结合，使得水利运行状态得到实时的监控，便于问题的及时发现和处理，为提升整个水利工程管理的智能化奠定了基础，确保水利工程的管理过程顺利性和先进行。所以说，遗传算法是智能技术在水利工程管理中的一种高科技体现。
结语
总而言之，通过将人工智能技术用于水利工程的管理，能够使得人工智能的技术优势尽情的展现，其在水利施工管理方面的优化，在管理效率方面的提升，都非常有利于水利工程的管理水平提升，而且能够帮助水利工程管理进行机制的完善。在人工智能技术的应用方面，要首先对其技术特点进行掌握，以多维度出发来吸取其中有价值的技术点，从而形成智能化的工程管理体系。使得水利工程的发展能够更加服务于社会需求。
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论文作者:连青俊
论文发表刊物:《防护工程》2019年第6期
论文发表时间:2019/6/20
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