最后修改日期

2023-05-03 12:51:12

主要

土木工程——合作教育

学位名称

理学学士

预期毕业日期

2019年春季

文摘

有效管理雨水和融雪径流的关键是增加水流可以在处理设施影响效率和可靠性,以及潜在的财产或自然环境的破坏。人工智能的实现实时决策和支持在潮湿的天气基础设施是一个最近的技术发展;因此,一个问题出现了:成功实现的最佳实践的经验和知识是有限的。人工智能被用来通知运营决策,旨在提高效率和可靠性物理基础设施潮湿的天气。直辖市和公用事业的目标利用人工智能是最大化利用现有基础设施和减少未来的资本投资。因为人工智能在潮湿的天气实时决策和支持基础设施是一种相对较新的技术,成功实现的最佳实践的经验和知识是有限的。此外,工作人员一直不愿接受或信任所做的决策和支持人工智能系统在某些情况下。本研究方法最近文献和访谈的问题通过全面审查那些负责以前的人工智能的实现在圣保罗,MN,布法罗,纽约、堪萨斯城,密苏里州最佳实践包括连续算子的输入和在整个项目中持续的培训,有效和适当的维护“输入”的人工智能系统,同时将故障保护机制的设计。随着人工智能更加普遍在土木工程行业和计算机越来越多的实时控制系统,本研究可以为未来的设计师提供一个框架,成功实现人工智能的潮湿天气基础设施项目。

研究发起人

克里斯托弗·米勒博士

第一个读者

大卫博士矿脉

第二个读者

斯蒂芬博士Duirk

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