1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速推进以及全球气候变化的影响日益显著，城市水问题日益凸显。
传统的城市水利基础设施和管理模式难以满足现代化城市发展的需求，面临着防洪排涝压力加大、供水安全难以保障、水资源短缺以及水环境恶化等挑战。
在此背景下，智慧城市理念的提出为解决城市水问题提供了新的思路和方向，水情智能感知和控制系统作为智慧城市建设的重要组成部分，对于提升城市水利管理水平、保障城市水安全、实现水资源可持续利用具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，水情智能感知和控制系统取得了显著进展，并在智慧城市建设中得到了越来越广泛的应用。
1. 国内研究现状
我国在水情智能感知和控制系统领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容涵盖水情智能感知技术、水情智能控制技术、水情智能感知和控制系统架构以及其在智慧城市中的应用案例分析。
1. 主要内容
1.水情智能感知技术：-深入研究水位、流量、水质等关键水情参数的传感器技术，包括传感器的类型、工作原理、性能指标等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、案例分析、仿真模拟和实验测试等方法，并遵循以下步骤逐步开展：
1.文献研究：-首先，对国内外水情智能感知和控制系统、智慧水务、智慧城市等相关领域的文献进行系统性的梳理和分析，了解相关概念、理论基础、技术路线、研究热点和发展趋势，为本研究提供理论支撑。
-其次，重点关注水情智能感知技术、水情智能控制技术、系统架构以及应用案例等方面的研究成果，为本研究提供技术参考。
2.案例分析：-收集和整理国内外典型智慧城市水务案例，分析其背景、目标、技术路线、实施方案、应用效果以及存在的问题等，为本研究提供借鉴和参考。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.融合多种新型感知技术：将探索新型水情传感器、无人机遥测、卫星遥感等技术的融合应用，构建多源数据感知网络，提高水情信息的采集精度和覆盖范围，克服传统单一传感器监测方式的局限性。
2.基于深度学习的智能控制算法：将研究深度学习算法在水情智能控制中的应用，构建基于深度学习的水情预测和预警模型，提高水情预测的准确性和预警的及时性，为城市水安全管理提供更智能的决策支持。
3.面向智慧城市应用场景的系统架构：将构建面向智慧城市应用场景的水情智能感知和控制系统架构，实现水情信息与城市其他信息的融合共享，为城市管理者提供更全面、更精准的决策信息，促进城市水资源的精细化管理。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 吴保光,陈进.面向智慧水务的水联网感知层关键技术研究[J].水利信息化,2022(1):66-72.
[2] 王慧芳.智慧水利中水情监测预警系统设计[J].中国新通信,2021,23(17):220.
[3] 刘涵,王栋,王浩,等.面向智慧水务的物联网平台应用研究[J].水利信息化,2021(4):6-12.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
