AI & DIGITAL WATER
模型的能力，
应由工程问题定义。
预测用水、理解水力过程、检索专业知识。不同模型各有所长，也有不同的数据要求和应用边界。
WATER_INTELLIGENCE / MODEL STACK
观测数据→模型分析→工程复核
01 time_series.predict(demand)
02 hydraulic_model.validate()
03 knowledge.retrieve(sources)
04 engineer.review(decision)
概念流程 · 非已开放的业务 API
UNDERSTAND THE MODEL STACK
分清方法，才谈得上协作
从时序预测到物理约束，关注数据质量、外推误差、迁移条件与人工干预。
正在载入研究内容…
FROM RESEARCH TO OPERATION
进入工程之前，需要哪些证据？
01 / CHECK数据可追溯
训练样本覆盖不同季节与负荷，保留缺失和漂移记录。
02 / CHECK基线可比较
与简单统计模型及物理模型比较，避免数据泄漏。
03 / CHECK失效可识别
报告极端天气和分布变化时的误差与置信区间。
04 / CHECK人工可接管
保留调度审批、硬约束与回退机制，避免盲目闭环。