多分支的降水量概率预测模型研究

降水量大小对水资源调度决策、防汛防旱预警等方面有着决定性作用。目前已有大量降水量预测模型被提出,但其由于缺乏对降水过程非线性性态的考虑,因此预测准确度不高。另外,单独的预测值难以对决策判断形成有效支持,使预测结果的应用性不好。针对上述问题,基于降水量的平稳性及周期性,构建了同比分支及环比分支预测模型,进而提出了一种多分支的降水量概率预测模型MBPPFM。该模型采用十字交叉选择算法,精细化筛选同比、环比分支预测结果,提高了预测准确性,并能避免异常预测。同时,预测结果包括区间概率和结果置信度,能有效支持决策形成。     

组合测试技术在防汛辅助决策支持系统中的应用

组合测试是一种重要的软件测试方法,能够有效地检测软件系统中各种因素间的组合可能促发的故障。防汛辅助决策支持系统需要输入多个查询条件实现相关信息的查询,影响系统正常工作的因素众多,可使用组合测试技术检测防汛辅助决策支持系统中各种参数及其相互作用对系统各种功能的影响。选择水雨情信息模块,重点探讨对水雨情信息模块建立组合测试建模,以及使用高级组合测试系统(ACTS)对该模块进行组合测试用例集的生成,再用测试用例集对系统进行测试。测试结果表明,两两组合测试仅需要执行35个测试用例,而全覆盖测试需要执行140个测试用例。