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基于最优卷积二维化的水库调度方法，包括：步骤1.基于多目标最优化算法的输入数据卷积化处理；步骤2.基于卷积神经网络的动态调度模型构建；步骤3.评估模型和调整方案生成，包括训练部份和实时调度部分。本发明结合深度神经网络算法，和权值共享技术，通过大数据系统提供的大量调度历史数据训练深度人工神经网络理解调度场景内的隐含知识。研究输入水库动态精细化综合调度数据的时间空间关联性，通过权值共享的神经元链接方式减少模型构建中每层的权值数量，增加模型的深度，从而使网络充分认知水库动态精细化综合调度，并发现水库动态精细化综合调度过程中更深层次的结构，最终完成响应快，准确性高的对动态调度模型构建过程。