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        水利信息系統(tǒng)的水利信息調(diào)度方法

        2017-10-19 23:11:29王振華沈曉賢楊光艦
        水能經(jīng)濟 2017年10期
        關(guān)鍵詞:水利特征

        王振華?沈曉賢?楊光艦

        【摘要】水利信息系統(tǒng)的水利調(diào)信息度方法:第一步,輸入水利泵站相關(guān)水文信息特征;采用最近相鄰KNN法,從水利調(diào)度事例庫中找出與當(dāng)前問題最相似的水利調(diào)度事例,進行水利調(diào)度事例匹配;第三步,判斷水利調(diào)度事例庫中是否有匹配的水利調(diào)度事例,若有,轉(zhuǎn)至第五步,若無,繼續(xù)執(zhí)行第四步;第四步,采用基于Vague模糊多目標(biāo)決策的水利調(diào)度事例優(yōu)選方法,對水利調(diào)度事例選擇最優(yōu)調(diào)度方案;第五步,輸出第一步確定的水利調(diào)度事例對應(yīng)的水利調(diào)度方案;第六步,將第一步確定的水利調(diào)度事例及第五步輸出的水利調(diào)度方案保存至水利調(diào)度事例庫。本方法充分利用了基于事例推理技術(shù)的結(jié)構(gòu)相似性的特點,提高了水利調(diào)度的準(zhǔn)確性。

        【關(guān)鍵詞】水利信息;調(diào)度方法

        1、技術(shù)背景

        水利是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ),其已從傳統(tǒng)的興利除害,上升到等同于能源和糧食的戰(zhàn)略高度。長期以來,為應(yīng)對水利問題,采取了工程、技術(shù)、管理等多方面措施。

        目前,水利信息化主要采用數(shù)字?jǐn)z影測量、遙感、遙測等數(shù)字化技術(shù)和設(shè)備采集各種水利基礎(chǔ)數(shù)據(jù),也可以采用數(shù)字化儀或掃描等技術(shù)把非數(shù)字化的信息數(shù)字化;采用數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等技術(shù)存儲和組織數(shù)據(jù);采用高速數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù);采用管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等技術(shù)處理、使用和發(fā)布數(shù)據(jù)。

        水利信息系統(tǒng),以信息查詢?yōu)橹?、以菜單形式組織功能、以表格和圖形方式展現(xiàn)水利信息,面向特定決策目標(biāo),對影響目標(biāo)的諸多因素之間關(guān)系進行分析。

        傳統(tǒng)的水利信息系統(tǒng)主要存在的問題和難題有以下幾點:①系統(tǒng)集成度低、深度挖掘不夠、服務(wù)落后;②水利調(diào)度缺乏實時協(xié)同參與,預(yù)報的效果并不是非常理想。

        本方法針對目前水利信息系統(tǒng)集成度低、深度挖掘不夠、服務(wù)落后,水利調(diào)度缺乏實時協(xié)同參與,預(yù)報效果不理想的問題,提出一種用于水利信息系統(tǒng)的水利信息調(diào)度方法。

        2、技術(shù)方案

        水利信息系統(tǒng)的水利調(diào)度方法,步驟如下:

        第一步,輸入水利泵站相關(guān)水文信息特征;其中,水文信息特征包括以下屬性:發(fā)生時間、降雨持續(xù)的時間、降雨持續(xù)的時間內(nèi)累計降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量、洪水頻率、洪水歷時、初始庫水位;

        第二步,采用最近相鄰(KNN)法,從水利調(diào)度事例庫中找出與當(dāng)前問題最相似的水利調(diào)度事例,進行水利調(diào)度事例匹配。其中,水利調(diào)度事例指由第一步獲得的水利泵站相關(guān)水文信息特征屬性組成的一組事例;水利調(diào)度事例庫保存相應(yīng)水利調(diào)度事例對應(yīng)的水文信息特征和水利調(diào)度方案。

        第三步,判斷水利調(diào)度事例庫中是否有匹配的水利調(diào)度事例,若有,轉(zhuǎn)至第五步;若無,繼續(xù)執(zhí)行第四步;

        第四步,采用基于Vague模糊多目標(biāo)決策的水利調(diào)度事例優(yōu)選方法,對水利調(diào)度事例選擇最優(yōu)調(diào)度方案:

        步驟1:構(gòu)造m個決策方案,n個目標(biāo)的決策矩陣;其中目標(biāo)表示從水利調(diào)度事例庫中檢索到的水利調(diào)度事例,決策方案指各水文信息特征屬性。設(shè)A為決策方案集,C為目標(biāo)集,。

        步驟2:確定決策方案滿足目標(biāo)上的等級,分為三個等級:滿意、中立和不滿意;

        步驟3:構(gòu)造目標(biāo)對應(yīng)決策方案的真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù);

        步驟4:根據(jù)步驟3獲得的各真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù),確定步驟1中的m個決策方案A和n個目標(biāo)的決策方案Ai在目標(biāo)Cj下的Vague值;

        步驟5:根據(jù)基于Vague多目標(biāo)模糊決策方法,選擇最優(yōu)水利信息調(diào)度方案;

        第五步,輸出第一步確定的水利調(diào)度事例對應(yīng)的水利調(diào)度方案。

        第六步,將第一步確定的水利調(diào)度事例及第五步輸出的水利調(diào)度方案保存至水利調(diào)度事例庫。

        3、有益效果

        水利信息集成度較高,能夠?qū)ΜF(xiàn)有水文信息特征進行深度挖掘,充分利用了基于事例推理技術(shù)的結(jié)構(gòu)相似性的特點,提高了水利調(diào)度的準(zhǔn)確性。

        4、具體實施方案

        結(jié)合上圖,水利信息系統(tǒng)的水利信息調(diào)度方法,步驟如下:

        第一步,輸入水利泵站相關(guān)特征。這里相關(guān)特征包括以下屬性:發(fā)生時間、降雨持續(xù)的時間、降雨持續(xù)的時間內(nèi)累計降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量(X時間的洪量)、洪水頻率、洪水歷時、初始庫水位。

        第二步,水利調(diào)度事例檢索與匹配。采用最近相鄰(KNN)法,從水利調(diào)度事例庫中找出與當(dāng)前問題最相似的事例,進行水利調(diào)度事例匹配。

        設(shè)從水利調(diào)度事例庫中檢索到n個水利調(diào)度事例與新問題即第一步獲得的水利調(diào)度事例相關(guān),組成的集合表示為,C0表示新問題;每個事例包含m個特征屬性,記為表示第i個水利調(diào)度事例的第j個特征屬性,為的取值。KNN法用數(shù)學(xué)公式表示為:

        式中,表示事例Ci和新問題C0的綜合相似度;為第j個屬性的權(quán)重;表示事例Ci和新問題C0第j個特征屬性之間的相似度,通過下式獲得:

        式中,和分別表示事例Ci和新問題C0第j個特征屬性的最大值和最小值。表示事例Ci的第j個特征屬性值。新問題C0的第j個特征屬性值。

        第三步,判斷水利調(diào)度事例庫中是否有匹配的水利調(diào)度事例,即判斷是否成立,若有,轉(zhuǎn)至第五步;

        第四步,水利調(diào)度事例優(yōu)選。由于水利調(diào)度問題的復(fù)雜性和不確定性,相似度最大的事例并不一定是最好的,除非事例之間相似度特別高。本方法中,采用基于Vague模糊多目標(biāo)決策的水利調(diào)度事例優(yōu)選算法進行水利調(diào)度事例優(yōu)選,調(diào)度方案最優(yōu)的事例為最優(yōu)的水利調(diào)度事例。

        具體步驟如下:

        步驟1:構(gòu)造m個決策方案,n個目標(biāo)的決策矩陣;設(shè)A為決策方案集,C為目標(biāo)集,,。其中目標(biāo)表示從水利調(diào)度事例庫中檢索到的水利調(diào)度事例,決策方案指各水文信息特征屬性。

        步驟2:確定決策方案滿足目標(biāo)上的程度,分為三個等級:滿意、中立和不滿意。該等級根據(jù)如下標(biāo)準(zhǔn)劃分,決策方案在目標(biāo)的測評值為:

        (1)如果,則稱目標(biāo)Cj對于方案Ai是滿意的,或稱方案Ai是支持目標(biāo)Cj的。

        (2)如果,則稱指標(biāo)Cj對于方案Ai是中立的,或稱方案Ai對目標(biāo)Cj既不支持也不反對;

        (3)如果,則稱目標(biāo)Cj對于方案Ai是不滿意的,或稱方案Ai是反對目標(biāo)Cj的。

        其中,或,,,分別表示水利調(diào)度事例的各相關(guān)特征屬性對應(yīng)的滿足程度等級評價臨界值。

        步驟3:構(gòu)造目標(biāo)對應(yīng)決策方案的真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù);

        步驟4:根據(jù)步驟3獲得的各真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù),確定步驟1中的m個決策方案和n個目標(biāo)的決策方案Ai在目標(biāo)Cj下的Vague值;

        決策方案Ai在目標(biāo)集C下的特征由以下Vague集來表示:

        式中,tij表示決策方案Ai滿足屬性Cj的程度,表示決策方案Ai不滿足屬性Cj的程度。

        步驟5:根據(jù)基于Vague多目標(biāo)模糊決策方法,選擇最優(yōu)方案;

        在決策方案集A中選擇一個方案,使其同時滿足屬性或者滿足屬性,即決策者的要求為:。決策規(guī)則為:先根據(jù)S1的值進行選擇,該值越大,則方案Ai對于決策者的要求的適合程度越大;當(dāng)S1的值相同時,再根據(jù)函數(shù)S2的值進行選擇,該值越大,則方案Ai越適合決策者的要求,為最優(yōu)方案。

        第五步:輸出第一步確定的水利調(diào)度事例對應(yīng)的水利調(diào)度方案。

        第六步,將第一步確定的水利調(diào)度事例保存至水利調(diào)度事例庫。將第四步中優(yōu)選出的水利調(diào)度事例進行輸出,并執(zhí)行。水利調(diào)度事例庫保存相應(yīng)事例對應(yīng)的事例特征和調(diào)度方案。

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