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。     

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。     

基于关系数据库的大坝安全综合评价决策支持系统

基于关系数据库的大坝安全综合评价决策支持系统，充分利用了关系数据库系统良好的数据管理、用户权限设置和数据共享功能，方便地实现了知识训管理、维护功能，同时增强了知识库的安全保护、共享功能。     

大坝安全监测决策支持系统的开发

本文指出了为保证大坝安全监测决策支持系统的实用性,需要特别注意三个"面向"的问题,即面向工程的安全问题、面向工程的实测数据以及面向用户。作者在综合分析推理子系统的开发中引入了专家系统技术实现自动化安全监测分析评价,具体方法包括单点信息定量化、综合分析、自动化推理等。文中介绍了这些方法在实际工程中的应用。     

基于决策树的大坝安全监测数据挖掘

利用数据挖掘技术分析处理大坝监测信息,挖掘各影响因素对大坝安全的影响效应和规律,可提高处理监测信息的能力。建立决策树的一般流程：数据离散化-计算信息熵-计算信息增益率-建立决策树并剪枝一抽取规则信息。     

基于FP-growth的大坝安全监测数据挖掘方法

为改善大坝安全监测数据库的数据挖掘方法运行速度慢、占用内存大的问题,提出改进FP-growth算法,将已预处理的监测数据剪枝后,生成Priority树再进行频繁项挖掘。以此方法挖掘大坝变形量与水温等环境量的相关关系,不仅挖掘速度快、精度高、结果简洁,还能够对比单个因子或分析多个因子耦合与目标变量的关系。实例表明改进后的FP-growth算法思想为大坝安全监测数据挖掘提供了一条良好的思路。     

基于实时诊断的大坝健康决策支持系统

为实现对大坝的实时监控,及时掌握大坝运行状况,运用现代网络通信和计算机技术,综合多种数学方法,开发了大坝健康诊断实时监控决策支持系统,实现了对大坝安全监测信息的全面管理和分析,及时对异常数据和异常现象做出报警、评判和反馈,并进行一定层次的故障根源查找,帮助大坝管理部门及时做出正确的决策.文中阐述了该系统的结构以及各子系统的组成和功能.     

神经网络在大坝安全评判专家系统中的应用

大坝的结构和地质条件复杂，荷载种类众多，常规专家系统采用的知识表示方法和推理机制有时难以及时准确地对大坝的工作性态作出评价。本系统提出了传统专家系统与神经网络相结合的原理及实现方法，详细论述了系统的知识表示、学习、推理的机理和功能。系统已成功地应用于某混凝土面板支墩坝的疑点物理成因分析。     

浅谈自动化技术在水库大坝安全管理中的应用

我国是一个农业大国,地域辽阔,水资源却相对匮乏,而且分布不均.水库鉴于其蓄水特点,在防洪抗旱方面的功能突出,得到了越来越广泛的应用.本文对水库大坝中自动化安全管理的意义、相关技术的应用现状做了简单的介绍,并以此为基础,对自动化技术在水库大坝安全管理中的应用前景进行了分析.     

浅谈自动化技术在水库大坝安全管理中的应用

我国是一个农业大国,地域辽阔,但水资源的却比较匮乏,而且分布不均,因此,水库鉴于其防洪抗旱方面的价值,得到了越来越广泛的应用。本文通过对水库大坝中自动化安全管理的意义、相关技术的应用现状做了简单的介绍,并以此为基础,对于自动化技术在水库大坝安全管理中的应用前景进行了分析。     

大坝安全监测主从分布式数据采集系统

介绍大坝安全监测主从分布式数据采集系统的结构、功能及主要技术参数。经４年运用表明，该系统设计合理、操作简便。     

大坝安全信息系统开发中对不同数据库的支持与应用

为了提升大坝安全管理水平,及时掌握大坝安全状况,越来越多的水电厂已经完成或即将进行大坝安全信息系统的建设.建设时,各个水电厂所采用的数据库类型并不相同,因此,在开发大坝安全信息系统时就需要考虑到对多种数据库的支持.在数据库设计时就要考虑到对多种数据库的兼容,采用面向对象方法设计大坝安全信息系统,对不同数据库之间的差异进行封装,可以很好地实现对不同数据库的支持.经过多个电厂的运行表明,该系统设计合理,运行稳定,对于支持不同数据库类型效果良好.     

大坝安全信息管理系统数据入库问题分析及对策

阐述了大坝安全信息管理系统建设的现状,从基础信息设置、数据入库、数据校核三个方面分析了大坝安全信息管理系统数据入库面临的问题及对策。     

大坝安全改造方案多目标风险决策方法

探讨了大坝安全风险水平的度量方法，分析了病险大坝安全改造方案的分类和优选病险大坝安全改造方案的多目标决策方法，给出了一个初步的体系和基本的框架。     

韩国大坝安全管理系统开发

最近,由大坝老化、地震和异常天气变化引起的大坝损坏或失事越来越多,因此,大坝安全特别是国家层面上的灾害管理得到了前所未有的重视.为保证大坝安全,政府采取了一系列法定措施,其他大坝管理组织也在积极开展各种学术活动和采取技术措施.韩国水资源公司(Kwater)负责运营和管理30座大坝,为了实现高效的大坝安全管理,该公司开发...     

ADO访问数据库技术在大坝安全监测信息管理系统中的应用

鉴于目前大坝安全监测信息管理中存在的诸多问题,通过对多种访问数据库技术进行分析比较,选用ADO访问SQL Server数据库技术,来开发大坝安全监测信息管理系统,阐明了该技术在大坝安全管理系统开发中的应用及未来前景,为系统开发提供了科学的参考意见.     

数据挖掘在电力负荷预测中的应用

从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发,提出了利用数据挖掘方法将电力系统大量的历史负荷数据按照相应影响因素进行分类,建立负荷预测的决策树,该方法克服了其他线性预测方法带来人为误差的缺陷。着重介绍了生成决策树的C4.5算法,该算法利用样本数据的熵值进行分类;完整阐述了基于决策树技术的负荷预测技术,包括样本数据的预处理、数据离散化和决策树的生成和剪枝;最后通过具体的算例验证了上述方法的可行性。