供可解释性强的基线预测，而智能算法（如 LSTM、随机森林、强化学习）通过海量数据 捕捉非线性关系，修正残差、优化参数，显著提升系统精度与响应速度。例如，某水利项 目中，LSTM 网络结合水文数据将水质预测误差降至 3%以下；在工业场景中，自编码器 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 器数据、遥感影像与业 的智能预测与决策优化。其核心技术涵盖监督学习、无监督学习、强化学习及深度神经网 络，结合数据全流程管理（采集、预处理、特征工程等），在智慧水利、设备运维等领域 成效显著。例如，LSTM 网络将水质预测误差降至 3%以下，自编码器减少 30%非计划停 机损失。与此同时，数据驱动模型与机理模型的协同应用成为趋势：机理模型基于物理原 理提供可解释性强的基线预测，数据驱动模型则通过海量数据修正残差、优化参数，二者 动提取规 律，实现精准预测与智能决策。这类模型不仅能够弥补机理模型在非线性问题中的短板， 更在数字孪生、业务优化等领域展现出独特价值。例如，在智慧水利领域，基于 LSTM（长 短期记忆网络）的水质预测模型，可将实时监测数据的误差率降低至 3%以下；在设备运 维中，自编码器驱动的故障预警系统，帮助企业减少 30%的非计划停机损失。 2）核心技术 数据驱动模型是一类通过分析大量数据来自动发现规律、建立预测或决策规则的数学

市推进“人工智能+”行动计划（2025—2027 年）》提出， 支持企业、园区应用人工智能技术提升能源利用效率，鼓励 探索能耗预测、多能互补等应用。开展行业 AI 智能环评场 景试点，推进人工智能在水质监测、实验室分析、防干扰领 域的应用。围绕电网建设、设备运维、安全监督等电网生产 运行核心业务领域，研发一批智能化应用解决方案。 2025 年 6 月 13 日，杭州市人民政府印发《杭州市加快