淮河洪水预报调度系统建设及在抗流域大洪水的应用

针对传统预报与调度系统分散独立建设,信息与模型共享耦合和互动反馈自动化水平不高,系统通用性、安全性、跨平台功能不足等方面的问题,利用跨平台系统开发框架Spring Boot技术,构建新一代淮河洪水预报调度系统。该系统以电子地图、实时雨水情数据库、专用历史洪水数据库、智能化洪水预报和调度模型为关键支撑,建立洪水预报和调度模型自动化的互联互馈和协同耦合机制,集成防洪形势自动分析、多模式河系洪水预报、多模式洪水联合调度等业务功能,实现预报调度一体化、调度决策智能化和过程可视化。该系统在2020年淮河流域性较大洪水中进行实际应用,结果表明:系统有效实现多场景、多工况情况下的洪水预报与工程调度的联合模拟分析,为防洪预报调度业务提供重要技术支撑。     

无锡新区防洪调度系统的设计与实现

从无锡新区防汛的整体视角出发,以国家电子政务技术总体框架为基础,针对无锡新区工程调度的需要,按照防洪调度流程,运用信息、水文及水动力模拟、洪水预报与防洪调度等技术,开发研制无锡新区防洪调度系统。构建从防洪形势分析到调度成果评价的较为完整的应用系统框架;基于洪水预报与防洪调度模型及现有的防洪调度规程和预案体系,实现人机交互控制,调度方案自动生成、仿真模拟,调度成果系统管理等功能,最终实现"信息数字化、决策智能化、系统集成化"的目标,对于保障无锡新区人民的生命和财产安全具有重要意义。     

复杂机械系统仿真平台模型管理研究与实现

针对自主开发的复杂机械系统仿真平台InteDyn，基于多体系统动力学建模理论，采用面向对象思想对于．复杂机械系统模型管理技术作了详细探讨，提出了一套支持复杂机械系统仿真快速建模的模型管理机制，支持基于子系统的层次建模和模型重用．在InteDyn中的汽车仿真建模证明了该机制的有效性．     

面向仿真训练系统的过程模型研究

该文首先说明了过程模型的功能，根据功能需求对相关过程建模方法进行分析，找出了适合于仿真系统中过程模型的描述方法，并重点给出了一种基于有限状态机方法的训练过程模型框架、过程模型实时调度方法和应用实例。该过程模型框架由演示过程、物理行为过程、混合过程、过程转移、转移条件等对象类组成，在仿真训练系统开发中，通过定义和扩展这些对象类，对基于有限状态机的过程模型进行控制与调度，准确而全面地描述和管理仿真训练过程，从而有效地解决了仿真训练系统中的过程模型开发问题。     

B/S模式下洪水预报调度系统的研究

在对C/S模式下洪水预报调度系统进行分析的基础上 ,提出了基于B/S模式的洪水预报调度系统 ,研究了其需要的技术及体系结构 ,为水库洪水预报调度系统的扩展带来了极大方便 ,并易于系统的维护。     

航天器GN&C系统功能行为建模与仿真平台研究

在航天器近距离相对运动任务规划的研究中,为了实现验证对航天器制导、导航与控制(GN&C)系统的功能行为建模方法与仿真平台进行了研究.在分析了航天器GN&C系统的功能结构以及各子系统之间的状态约束,建立其功能行为模型的基础上,根据MVC(Model-View-Controller)设计模式搭建平台框架,综合利用Java/MATLAB/VC++,集成系统模型算法,驱动任务指令生成与调度,设计跨平台数据传输机制,完成仿真平台开发.系统仿真平台灵活开放,支持任务设计、规划功能,可实现飞行方案的仿真推演.     

JMASE与HLA仿真系统的互连研究

JMASE是一个建模与仿真的支撑环境，主要用于构建分析和测试领域所需要的工程级和交战级数字系统模型和仿真系统，它采用的是基于事件的仿真调度机制，通过端口消息进行通信。JMASE提供了灵活易用而且功能强大的开发工具、配置工具、执行工具和分析工具支持建模与仿真的全过程，还提供一系列的公共服务方便模型的开发，极大地促进了模型与仿真的重用以及互操作。该文在介绍JMASE基本概念、特点和功能的基础上，基于JMASE的事件调度机制和数据日志服务以及HLA的接口规范开发了一个JMASE—HLA框架，实现了JMASE仿真系统与HLA仿真系统的互连。     

半导体生产线调度与仿真系统研究与实现

基于半导体制造企业的实际需求,在SIMUL8平台上设计并实现了半导体生产线调度与仿真系统TB-PSS。该系统主要由三个子系统构成:数据库子系统、仿真调度子系统和性能分析评价子系统。仿真调度子系统是TB-PSS系统的核心,它根据数据库提供的数据和调度规则从生产线当前状态开始仿真,仿真结果预测了生产线即将发生的事件,由性能分析评价子系统反馈给用户。目前,TB-PSS已在半导体生产线上得到了应用,能够辅助生产管理人员决策,并取得了较好的实际效果。     

基于MapX的组件式GIS集成系统的开发与应用

从组件式技术出发,采用了MapX和PowerBuilder集成技术设计开发了新疆玛纳斯河流域信息系统。该系统主要实现了基于GIS系统的数据录入与修改、流域水资源调度管理、灌区综合信息查询、洪水预测预报分析等功能。对运用MapX和PowerBuilder集成技术开发GIS功能进行了具体的分析,提供了一种针对组件式GIS系统的开发应用方法。     

使用Java反射的可扩充水利数据库应用系统

将反射技术引入水利数据库应用系统，实现对底层数据库变化的自适应，动态加载应用类，实现功能可扩充性，提高系统容错性。基于Java Reflection设计开发了洪水预报子系统的原型。     

数字孪生永宁江洪水预报模型构建及系统应用

以永宁江流域作为试点,构建数字孪生流域,建设具有“四预”功能的“2+N”业务应用体系,综合保障区域防洪安全。考虑到流域内地势起伏大、用地类型复杂、横跨多个行政区块等客观原因,为提高预报精度,基于Mike系列模型,建立永宁江洪水预报模型。采用2013年“菲特”、2015年“苏迪罗”和2019年“利奇马”等台风洪水作为计算场次,根据2013—2019年水文资料选取5场洪水进行率定,结果表明各站模拟与实测过程趋势线基本一致,其中峰值水位误差：下路站为1.31%,西江闸下站为2.23%,永宁江闸上站为-0.98%,南洋站为0.04%。4站的洪峰水位平均误差为0.58%,洪峰滞时平均误差为0.8 h,主要预报站点的确定性系数在0.7以上,计算时间在30 s以内。将预报模型、工程调度信息与数字孪生流域系统相耦合,总体展示永宁江流域的工情和防汛情况,实现永宁江流域防汛的智慧决策,为调度指挥提供有力的数值分析保障。     

面向水库型小流域的多源水利三维建模方法研究

针对大型河道三维可视化建模中采用激光雷达、声呐等传感器获取水下地形建模方式操作复杂且成本较高的缺陷,在利用基础测绘成果构建实景地形模型的基础上,采用多源三维模型融合方法对月塘水库小流域进行实景建模。首先采用倾斜摄影三维建模技术对重点水利工程进行实景建模,并利用专业建模软件对重要控制单元进行构件级建模;然后利用已有河道断面数据结合河流面状矢量数据,实现流域内胥浦河河道实景三维建模;最后通过人机交互方式对多源实景模型进行微调与相互印证,实现月塘水库小流域多源三维模型精准融合构建。研究成果可为河道型水库的预报调度与洪水风险分析提供可视化模型基础与决策支撑。     

基于Matlab与VB混合编程的流域降水预报系统

利用研究区获得的水文观测资料,采用模块开发和系统集成方式,研制了研究区流域降水预报系统。介绍了系统的体系结构、主要功能、运行情况及开发的关键技术。叙述了流域降水预报的各种预报方法,并建立了基于遗传算法的降水预报神经网络模型（GA-BP网络模型）。结果表明,GA-BP网络是一种精度较高的降水预报模型,提高预测精度,增长有效预见期。该系统能根据流域观测数据、高空数据、卫星云图、数值产品等数据,实现不同数据源的信息处理和不同时效的降水预报制作,为洪水预警预报和防洪决策服务。     

逻辑程序的事实维护

事实是逻辑程序的重要组成部分,事实维护影响着整个逻辑程序的一致性和完整性,并能够促进和完善规则维护。论文在分析了人工进行维护操作的弊端后,对事实维护中可能出现的情况进行分类分析,提出了事实维护系统的框架,重点描述了预警检测子系统所扮演的核心作用。     

Logic modeling: A tool for management science

Developments in logic and in information technology (especially the advent of logic programming) have converged to the point at which logic is, for a broad variety of problems, a useful tool to employ for modeling in areas of interest to management scientists. This paper presents the concept of logic modeling (model building with symbolic logic) and reviews several lines of research having in common a logic modeling approach to problems of interest in management scientist.     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

基于变精度粗糙集理论的组合预测方法研究

组合预测的关键是确定各个单模型预测方法的加权系数。文章首先给出了一种基于标准粗糙集理论的组合预测方法,将加权系数确定问题转化为标准粗糙集理论中属性重要性评价问题,通过引入目标函数,提出了一种基于变精度粗糙集理论的寻找组合预测加权系数的新方法。仿真实验表明,基于变精度粗糙集理论的组合预测方法计算量小,不带有主观性,预测精度高。     

改进布谷鸟算法优化混合核LSSVM的卷烟销售量预测

为了提高卷烟销售量预测精度,提出了基于一种改进布谷鸟算法（MCS）优化混合核最小二支持向量机（LSSVM）的卷烟销售量预测模型（MCS-LSSVM）。收集卷烟销售量数据,并构建LSSVM学习样本,然后混合核函数的LSSVM对样本进行训练,并采用改进布谷鸟算法对混合核函数参数进行优化,最后建立卷烟销售量预测模型,并用于某卷烟公司卷烟销售的预测。结果表明,相对于对比模型,ICS-LSSVM模型获得了更优的建模效果和更高的预测精度。     

主客观证据融合模型及其应用研究

油田剩余油分布预测被国内外石油领域专家公认为世界难题,目前,其预测准确率低的根源在于或者只考虑部分客观证据、或者只考虑部分主观证据,导致对剩余油分布水淹类型等特征分类准确率低、可靠性差。所以,如何对来自多专业领域不同层次的全部客观证据及领域专家长期积累的主观证据进行融合,成为剩余油分布研究的核心问题。文章通过BP神经网络联合模型与两级D-S证据推理模型的优势互补进行主客观证据融合,实现了剩余油分布多属性特征的准确分类。提出了将BP神经网络分类结果的可信度及专家系统推理结论的可信度作为D-S证据推理模型输入证据基本概率赋值的有效方法。为各类多源信息融合系统的研究和工程实现提供了示例、途径和有益的经验。