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1、基于数据挖掘的水库智能决策支持系统研究第20卷第3期2009年6月水资源与水工程JournalofWaterResources&WaterEngineeringVo1.2ONo.3Jun.,2009基于数据挖掘的水库智能决策支持系统研究陈谦亮,王义民(1.山西省汾河灌溉管理局,山西祁县030900;2.西安理工大学水利水电学院,陕西西安71OO48)摘要: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
2、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.关键词:数据挖掘;水库智能决策;信息分析中图分类号:TV697.1文献标识码:A文章编号:1672—643X(2009)03—0075—04IntelligentDecision—MakingSupportingSystemofReservoirBasedonDataMiningTechniquesCHENQian-liang.WANGYi-min(1.FenheRiverAdministrationBureauofIrrigationofShanxiProvince,Qixian,S
3、hanxi030900,China;2.FacultyofWaterResourcesandHydraulicPower,Xi'anUniversityofTechnology,Xi'an,Shaanxi710048,China)Abstract:Developmentofreservoirintelligentdecision-makingsupportingsystemisthedevelop—ingtendencyofreservoiroperation.DataminingtechniquescanprovideaDeffectivesolutionf
4、orthedevelopmentofintelligentdecisionmakingsystem.Byanalyzingtheinformationfeatures,thenecessityofintroducingthedatabaseanddataminingtechnologyappliedintoreservoirintelligentdecision-makingwasdiscussedandacompletesystemmodelwasestablished.Eachmajorcompo—nentofthismodel.itscrucialtec
5、hnologyandrealizationschemewerediscussed.Keywords:datamining;intelligentdecision—makingofreservoir;informationanalysis1数据挖掘简介2水库调度决策支持系统及信息特征数据挖掘(DataMining,DM)是一种决策支持过程,其狭义的说法,就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识.这些知识是事先未知的,潜在的有用信息,提取出来的知识可表示为概念,规则,模式等形式.从广义的角度,可把数据挖掘的对象定义为任何组织在一起的数据集合.数据挖掘是一门交叉
6、学科,涉及到诸如机器学,模式识别,统计学,数据库,联机分析,模糊逻辑,人工神经网络,不确定推理,数据可视化等学科.根据IBM的划分方法,从功能上看,数据挖掘的分析方法包括关联分析(Associations),序列模式分析(Se—quentialPatterns),分类分析(Classifiers)和聚类分析(Clustering)等.数据挖掘中常用的技术有遗传算法,粗集方法,决策树,人工神经网络,规则归纳,最近邻技术,可视化技术等L1].2.1水库调度决策支持系统信息特征水库电站担负着供水,发电,防洪,灌溉,防凌等重要任务,水库调度决策支持系统是将水电站有关应
7、用模型与各种数据及各类水务计算有机地结合,以系统论,信息论和决策支持理论为指导,应用现代数学和计算机网络技术,实现水库电站的径流预报,发电调度,防洪调度等的决策支持,以优化水电站的运行,提高经济效益.从信息分析的角度看,水库调度系统所需数据种类繁多,表现形式多样,信息量巨大.系统需要通过电力微波或其他通道实现水库调度系统的数据采集,与各水电站子系统,水情测报系统,气象系统联网.系统数据主要包括水库水位,水库蓄水量,出,入库流量,发电量,泄洪流量,雨量站实测数据,水文站的流量,流速,水位,部分水库与河道的沙情描述,部分河道的冰情描述,闸门运行状态及开度,水电站综
8、合管理信息,水电站机组出力和全收稿日期
