基于数据仓库的水利决策支持系统构建分析

构建基于数据仓库的SLDSS相关技术包括数据仓库、联机分析技术、数据挖掘等。水利决策支持系统主要包括:防汛决策支持系统、抗旱决策支持系统、水资源决策支持系统、水环境决策支持系统、水土保持决策支持系统、水利综合会商系统等。这些组成部分之间有许多交互,需要一种具有主动的行为机制、灵活的行为模式和独立的控制机制的计算实体,来建立更复杂的模型,设计和实现功能更强大的应用系统,使水利决策支持系统更好地为决策服务。     

数据挖掘技术在防洪决策支持系统中的应用

数据仓库能把整个部门的数据，无论其地理位置、格式和通信要求，统统集成在一起，便于最终用户访问并能从历史的角度进行分析，最后做出战略决策。数据挖掘技术可从大量数据中发现潜在的、有价值的及未知的关系、模式和趋势，并以易被理解的方式表示出来。通过论述基于数据仓库的数据挖掘技术，以及建立防洪决策支持系统数据仓库，探讨了数据挖掘技术在防洪决策支持系统中的应用。把数据仓库和数据挖掘技术应用到防洪决策支持系统中，不但在理论和实践上是可行的，而且扩大了防洪决策支持的内涵和外延，因而具有广阔的应用前景。     

大坝安全评价决策支持系统中的两个关键点

本文在充分研究和分析大坝安全评价决策支持系统的基础上，结合计算机科学与技术的发展，详细论述了大坝安全评价决策支持系统开发的两个关键点，即管理信息系统与决策支持系统。在大坝安全评价决策支持系统中，选择了非结构化的Internet数据库技术，在此基础上，与传统的大坝安全辅助决策系统对比，提出了基于数据仓库技术的大坝安全评价决策支持系统的解决方案。     

智能水电厂防汛决策支持系统设计与实现

智能水电厂防汛决策支持系统是智能水电厂专家决策支持系统的重要组成部分。本文通过对水利和电力行业相关标准的深入分析,以及对基于SOA的系统框架、基于Ajax的WebGIS设计和基于工作流的应急预警技术等诸多关键技术的研究,设计并开发了满足智能水电厂相应业务需求的防汛决策支持系统。目前已成功应用于吉林省松江河智能水电厂,可以为国内相关智能水电厂防汛决策支持系统的设计和建设提供参考。     

数据仓库技术在水情信息化管理系统中的应用研究

作为信息化的重要工具,数据仓库技术在处理海量数据方面有着独有的优势.因此,在拥有海量数据的水利行业中也具有极大的发展潜力.简单介绍了数据仓库的概念和结构模型,对其在水利行业中所起的作用作了简要分析,根据数据仓库的体系结构,建立了一个四层结构模型来实现水情数据仓库对于水情信息的管理与使用.     

数据仓库技术及其在防洪调度智能决策支持系统中的应用

针对防洪调度智能决策支特系统（FCDIDSS）的数据特性，探讨了一种决策支持新技术─—数据仓库技术在防洪调度智能决策支持系统中的应用，提出了应用数据仓库技术的FCDIDSS的数据组织、应用接口设计和实现方法．     

数据仓库技术在水文数据综合分析中的应用研究

针对全国水利信息化建设中建成的一批综合数据库中所积累的海量数据,探讨如何在综合数据库基础上建立数据仓库系统,并以水文主题为例,设计水文数据仓库总体结构,构建面向水文主题的多维数据组织模式,建立水文数据仓库,为水利综合决策支持服务。     

数据仓库技术在决策支持中的应用

为了辅助决策者作出更加及时和明智的行为决策，将数据仓库用于决策支持系统，从而改变了传统决策过程的片面性和猜测性。     

基于数据挖掘的水库智能决策支持系统研究

开发水库智能决策支持系统是水库调度的发展趋势,数据挖掘技术为智能决策系统的研制提供了一种有效的解决方案.从分析水库决策支持系统的信息特征出发,探讨了将数据仓库、数据挖掘技术引入水库智能决策的必要性,并构建了一个完整的系统模型,阐述了模型的各主要组成部分及其关键技术与实现方案.     

基于组合赋权云模型的水利信息系统可靠性评价

水利信息系统运行可靠性关乎水利事业各项工作的正常开展。为了综合评价水利信息系统的运行可靠性，将可能危及系统可靠运行的主要问题作为一个评价系统，从运行环境、硬件、网络系统软件、人为因素4个方面分析影响系统运行可靠性的因素，建立了包含准则层、目标层和状态层等多层次的运行可靠性评价指标体系。采用AHP法和改进CRITIC法确定评价指标权重，构建基于云模型的水利信息系统综合评价模型。以一个供水工程决策支持系统为例，对该系统运行可靠性进行研究分析，并利用Python软件编程将综合评价结果可视化和直观化。结果表明：该决策支持系统运行可靠性更优，与实际情况相符，验证了评价模型的可行性。研究成果可为开展类似水利信息系统运行可靠性评价与研究提供参考。     

农村水利工程综合管理系统的研究与应用

为提高农村水利工程的监测和管理的自动化水平,解决应用系统之间不能互连互通等问题,研发了集信息采集、监测、网络传输、应用以及信息决策于一体的农村水利工程综合管理系统。该系统基于物联网体系架构了系统框架并采用SOA和ESB技术建立了应用支撑平台。应用结果表明,该系统不仅能够提高农村水利工程的管理水平,而且可对农村水利的科学决策提供有效技术支撑。     

广东省水利信息化发展评价系统开发与应用

广东省研究开发了一套综合的水利信息化发展评价系统,并将系统应用于2011年、2012年、2013年度全省水利信息化发展评价,评价分数分别为61.52分、65.42分和67.49分,评价结果较为准确、客观,可为广东省水利信息化发展提供科学的决策依据。     

基于物联网的智慧水利工程信息管理系统

本文从水利工程的需求出发,探讨了建设基于物联网的＂智慧水利工程＂的必要性,提出了＂智慧水利工程＂的构架,设计了模块化的水利工程信息系统。该系统实现了实时可视化功能,为水利工程的运营管理提供了科学的决策支持。     

智慧水利解析

智慧水利是水利高质量发展的显著标志,是运用大数据、人工智能、物联网、云计算、移动互联等新一代信息通信技术,基于自然水系、水利工程体系和水利管理体系,智慧地将适量适质的水适时送到适地,为实现长久水安澜、优质水资源、宜居水环境、健康水生态提供支撑。智慧水利包括目标、对象、时空、技术、价值、成效等六个维度的内涵。目标维度包括问题识别与目标制订,对象维度包括服务主体与水利业务,时空维度包括监控环节与决策过程,技术维度包括赋能体系与核心技术,价值维度包括概念模型与推进路径,成效维度包括功能表征与建设愿景。在智慧水利建设中,数据是基础,要高度重视水利数据的收集、开放和共享;信息是关键,要高度重视监测数据的信息提取和分析;知识是核心,要加强水利知识的挖掘、提升和知识的积累;智能和智慧是目的,要重视人工智能的使用和标准化管理体系的构建。     

大变形隧洞支护现状与新型让压支护发展与展望

随着我国各项基础设施建设的发展，穿越高地应力区且工程地质环境恶劣的深埋长大隧洞工程不断涌现，高地应力、软岩条件下隧洞大变形问题日益凸显，并危及工程安全。对国内外大变形隧洞支护方式进行了系统调研。调研结果显示，目前对交通、水电水利等行业的隧道大变形问题的处理，均是以强支护或分层强支护为主的方案进行的，不仅造成材料的极大浪费，而且大变形造成的危害并未有效消除。而煤矿行业在处理大变形问题时成功采用了一种让压支护方案，通过对两种不同支护方式的对比分析，认为让压支护体系克服了目前交通、水电水利等行业中支护体系的缺陷，具有良好的应用前景。     

不确定性条件下 BOT 项目特许权价值决策研究--以水利项目为例

鉴于综合利用水利项目的准公益性以及民间资本的合理投资回报,一般对其经营性设施采用BOT模式。经营性设施BOT项目特许权价值决定了公益设施与经营设施的投资分摊,科学合理确定特许权价值是BOT项目顺利开展的关键。构建特许权价值决策模型,运用系统动力学识别影响水利BOT项目特许权价值的不确定因素,并在贴现率风险校正的基础上,运用蒙特卡洛法模拟特许经营期的NPV反算得到水利BOT项目特许权价值,通过具体案例验证了该方法科学合理,可为决策提供参考依据。     

多源水利遥感数据的一体化管理机制研究

随着水利遥感数据及产品在水利业务中的普遍应用,存储和管理问题日益成为限制数据应用的瓶颈.针对水利遥感数据及产品的存储管理问题进行研究,以空间数据库引擎技术为基础,提出面向数据库的多源水利遥感数据一体化管理机制.开发并实现基于 C/S 模式的多源水利遥感数据管理系统,利用空间数据库引擎屏蔽数据的复杂性和异构性,通过统一的接口实现水利遥感数据的数据库存取.经过系统测试,证明该系统具有良好的数据存取性能,能够为上层的水利应用提供可靠的数据保障     

新沂河河道工程规划方案设计与比较分析

水利工程规划是水利投资科学决策的重要程序。规划设计人员应从投资者的角度确保设计方案技术上是先进的,经济上是合理的。结合新沂河河道工程规划设计实践,对设计过程中如何应用现代科学管理理论和投资决策方法,科学地进行水利工程规划设计进行初步探讨。     

机器学习算法下水利工程风险因素关系分析

为了加强水利工程事故风险管理和预防事故发生,引入了机器学习中的数据关联算法,对水利工程事故案例的风险因素进行多维关联分析。在经过改进的人为因素与分类系统(HFACS)的水利工程风险框架体系的基础上,采用机器学习中的Apriori关联算法对事故案例中的风险因素进行数据挖掘,计算事故风险因素之间的多维关联规则,进而对事故案例的关键影响因素进行识别和分析,并为应急管理及应急救援提供数据分析及技术保障。