基于CNN-LSTM的水库多目标优化调度规则提取

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水库调度作为水资源管理的重要组成部分，在防洪、供水和发电等多功能协调中发挥着关键作用。传统调度方法主要依赖人工经验或基于优化理论的模型（如动态规划、线性规划等），虽已实现一定程度的理论成果和实践应用，但在面对复杂运行目标和耦合约束日益增强的现实情境中，传统方法不能兼顾规则灵活性与决策稳定性，已逐渐难以满足现代水库智能调度的需求[1-2]

近年来，随着大数据与人工智能技术的快速发展，深度学习模型因其出色的非线性建模能力和时序特征学习能力，开始广泛应用于水库调度规则的模拟与提取[3-5]。（剩余10098字）