瑞安市清潔小流域治理智能決策系統設計

張松策，潘琍真

（瑞安市水利局，浙江 瑞安 325000）

瑞安市清潔小流域治理智能決策系統設計

張松策，潘琍真

（瑞安市水利局，浙江 瑞安 325000）

智能決策系統的核心技術由專家知識庫、多目標可拓評價模型、智能推理決策組件等組成。該系統在瑞安市清潔小流域治理中進行實踐和應用，在清潔小流域治理的理論研究和應用實踐之間架起一座智能化和信息化的橋梁，具有很好的借鑒價值。

清潔小流域；智能決策；軟件；瑞安市；可拓評價模型

近年來，在清潔小流域的管理體系、治理技術和效益評價等方面，國內外諸多學者做了大量的研究和實踐工作，但仍然存在很多問題需要迫切地解決。筆者以清潔小流域治理的三道防線理論為基礎［1］，對典型小流域的治理方案和技術所涉及的生態效益、社會效益和經濟效益等進行抽象和歸類，建立了效益影響指標體系、專家知識庫和經驗庫，同時采用可拓學，建立了動態可拓評價模型，最后采用大數據技術、互聯網絡技術、人工智能技術等進行編程，結合GIS圖形化的可視界面，開發智能決策系統，并在實際中應用，對提高清潔小流域的治理技術水平和工作效率，具有重要的實踐意義和應用價值。

1 總體研究方案

本系統通過組件采集流域治理指標、流域環境特性、流域治理目標等數據，輸入到多維特性數據庫，包括流域專家（工程、環保、管理、政府部門等）的數據，通過知識抽象和優化，形成專家知識庫和經驗庫，可為多個清潔小流域開展智能評估和決策服務。其次，通過數據挖掘機、I/O智能觸發器、智能評價組件、推理機等中間組件，分析和推理出流域治理效益評價結果，并將結果存儲到多維特性數據庫和治理專家知識庫，為后續用戶提供決策的意見和建議。最后，以GIS圖形化界面，直觀展示決策結果。本系統通過移動互聯網、物聯網、大數據等技術，還將實現決策成果的分享和共享。

2 核心技術設計

2.1 專家知識庫

2.1.1 知識來源［2］

（1）當地的流域治理相關文獻。包括當地的流域專業管理書、水資源管理公告或報告、流域工程的建設文獻、規劃和設計方案及經驗總結等，通過模糊數據的匹配、知識的演繹、公式的表達式化等方式，進行數據化處理。

（2）流域治理領域的專家經驗集粹。包括專家在實踐過程中的知識結構、知識因果、知識行為等，通過專家訪談、問卷、座談等方式獲取，并進行數據化表達。

（3）標準知識庫錄入。通過政府部門的政務系統，登錄統一平臺，進行購買服務、知識共享、下達任務等方式獲取。

（4）通過實地的調研獲取第一手資料。

（5）與相關的水文、水資源等部門的合作，通過調查問卷方式獲取。

2.1.2 標準數據庫

知識和數據存放于標準數據庫中，如表1。

表1 標準事實庫格式

表1中將所有的條件和結論都存儲于該數據庫中，減少了數據冗余，以便在推理過程中產生不必要的操作。所有的規則條件和結論都將從數據庫中取得，事實記錄的增加、刪除、修改可以影響到規則的增加、刪除和修改，但反過來，規則的增加、刪除、修改不會影響到數據庫，這是一個單向的數據傳輸和處理過程。

2.1.3 規則庫

推理實現的前提條件是規則庫，規則的結構是否合理直接影響到推理的效率，如表2。

表2 規則庫結構

規則的條件和結論字段都存儲連接于編碼，其目的是便于存儲，節省空間。

2.1.4 修正庫

修正庫用來存放修正性的建議或結論，是推理產生的結果表現，如表3。

表3 維修庫結構

修正庫內容不參與推理的過程，只對最終的結果進行解釋。

知識庫的約束機制除了通用的數據庫約束規則之外，還具有以下的約束：①標準數據庫。記錄不能為空且任兩條記錄不能雷同。②規則庫。任意一條記錄的條件記錄號和結論記錄號不能相同，任意兩條記錄不能互為條件和結論，任意一條記錄的“結論規則”字段值只能與標準數據庫中的“最終結論”字段值相同。

2.2 可拓評價模型設計

2.2.1 基于可拓學的總體評價模型設計

在流域治理效益評價過程中，必須考慮以下3類指標［3］，如圖1。

圖1 可拓效益傳導效應評價模型圖

2.2.2 基于基元的傳導矛盾鏈模型

由于小流域治理與周圍的生態環境有著密切的關系，是一個典型的矛盾傳導環問題，如圖2。對于環①中一個與流域治理相關的基元R0和目標基元R1構成了一對矛盾問題P，對于P的傳導變換，構成了一個反向閉合環，如環②；若制約因素僅有一個，則不需要構成反向閉合環；反之，需要構成幾個反向閉合環，且要使構成的新環之間沒有任何沖突。

圖2 傳導變換機制

其中，環①為基本環，由于環②的變換方向與環①相同，最終并沒有解決任何問題，所以該變換是無效的；而環③的變換對環①是反向的，則該變換有效；如果同時進行②、③兩個變換，則稱該變換的效應為零效應或無效應。

對于流域治理過程中的矛盾傳導鏈問題［4］，通過提出鏈中的一個與流域治理相關的基元進行傳導變換，變成一個閉環問題，進而消解①達到的矛盾問題。

2.2.3 流域治理效益傳導效應函數建立

例如，若流域中土壤有機質平均含量5%，最大含量25%，最好含量15%，正常水平8%～20%，即最優值v0=10，x0=［8，20］，x=［5，25］，當x0?x時，建立關聯函數為：

當v=26%，k（v1）=0.2＞0，該指標雖然超過了最大標準值，但依然在允許的范圍內；v=4%，k（v2）=-0.04＜0，則表示該值過低，對于整體流域治理的效益評價影響很小。

2.2.4 可拓評價

可拓評價是建立在可拓集論基礎上的評價方法，其特點是能論述事件的可變化性。能夠把對象的評價數量化在負無窮到正無窮上的分布區間內，同時在正域、負域和零界內，為描述量變到質變所確定的關聯函數值提供了科學有效的數學工具。

可拓評價指標隨著廣義描述和約束條件而定，一般包括經濟評價、技術評價和社會評價等3類指標。各評價指標權重ωi∈［0，1］，且∑ωi=1。

2.2.4.1 綜合線性加權法

綜合線性加權法即應用線性模型進行評價的綜合方法，適合于各個評價指標的互相獨立，突出指標值或指標權重較大者。

式中 f為綜合評價值；fj為評價指標；ωi為權重；m為數目。

2.2.4.2 綜合非線性加權法

所謂綜合非線性加權法是指利用非線性模型進行評價的綜合方法，適合于各個指標之間有較強關聯性的地方，重點強調被選方案中的指標值大小一致性。

2.2.4.3 理想點評價法

首先，設定了一個理想點x*，被評價的點x與理想點之間越接近，則認為x越優。被評價點x與理想點x*之間的加權距離可表達為：

式中 f（xj，x*j）為x與x*的加權距離，即歐氏距離。

理想點法沒有區分各個目標的重要程度，而實際工程中的各個指標并不是同等重要，故有很大的局限性。

2.2.5 可拓綜合評價的特點

由于可拓集能描述可變性，在引入參數t后，可以權衡對象狀態的具體數值。比如關聯函數的值在零界上其發展趨勢可能大于零或小于零，也可能在零界上。

在（-∞，+∞）將關聯函數取值進行基于對象的評價量化是模糊數學方法所不具備的，而零界則是經典統計概率方法所不具備的。

在經典數學中，給定論域U及U中的一個經典子集，用0，1表征U中的某元素u屬于A或不屬于A，即

稱此函數為特征函數，是描述事物確定性的數學工具。

在模糊數學中，定義域E=（x）上的模糊集合A來表現隸屬函數uA（x），其中uA（x）在閉區間［0，1］中取值，uA（x）的大小反映了x對模糊集合A的隸屬程度。即在全域E=（x）上的模糊數學集合A是指E中的具有某種性質元素的全體。對于E中任一元素，能夠根據該元素的性質，用一個［0，1］間的數來表示這個元素隸屬A的程度。

2.3 智能推理決策組件的設計方案

智能推理決策任務［5］是由推理機來承擔的，推理機是根據待評價流域知識庫中的有關規則，動態刷新數據庫并保存推理軌跡，用于解釋診斷結果，即根據被測對象運行狀態的征兆，利用診斷知識庫的知識與歷史的數據進行比較、推理和診斷進行求解。

2.3.1 推理策略

推理策略可以分為正向推理、逆向推理和混合推理3種模式，本系統中將采用基于規則的正向推理，如圖3。

圖3 推理策略流程

2.3.2 沖突消解

沖突消解是解決已知的多個事實與知識庫中的知識匹配問題。要使推理能夠繼續進行，必須進行沖突消解，直至找到最優方案。

2.3.2.1 計算前提可信度

CF（E）=min{1，CF（E1），CF（E2），…，CF（En）}式中E1，E2，…，En為匹配成功的一條規則的n條前提。

2.3.2.2 計算規則結論可信度

CF（H）=CF（H，E）max{0，CF（E）}結論的可信度CF（H）是一個［-1，1］之間的數，當可信度小于某一數值時，則認為這次診斷失敗，將轉為人工推理。

4 系統應用

將清潔小流域治理智能決策系統應用到瑞安市的清潔小流域治理，并以塘下鎮八水浹河道生態建設示范區作為研究對象，主界面如圖4。

圖4 決策系統主界面

4.1 建立小流域治理模型

把可拓評價模型引入到清潔小流域治理，在多指標、多目標、不同權重的條件下，針對影響清潔小流域治理效益的經濟、社會、生態等指標，進行優化組合形成最近效益治理的實際評價結果，解決以往評價模型的評價效率低、普適性差、評價結果偏離實際治理效果的問題。

4.2 探討多目標可拓評價下指標權重的動態修正機理

計算獲取多維特性關系模型，開發I/O智能觸發器，跟蹤清潔小流域的指標特性，如目標特性和環境特性對流域治理效益的影響，動態更新觸發流域治理的效益評價指標和權重配置數據表觸發器，探討在多目標下的可拓評價動態修正機理。

4.3 設計多目標管理決策的智能推理組件

可拓評價下的多目標管理決策智能推理機包含了數據挖掘組件和推理組件。推理機主要由一致性執行器、調節器和協調器等組成。智能決策組件隸屬于專家庫系統，將專家庫系統應用于清潔小流域的治理決策，有助于提高決策的科學性。

5 結語

（1）專家知識庫和標準數據庫、評價指標動態修正智能觸發器、智能推理機具有創新性。

（2）清潔小流域治理資料和研究成果在系統中不斷積累，改善了傳統管理決策、監測評價、成果共享方面的不足，以提高清潔小流域治理科學技術水平和工作方法效率，加快了現有研究成果的實踐與應用推廣。

［1］婁會品，高甲榮，陳子珊.北京郊區河岸帶自然性評價指標體系［J］.水土保持通報，2010，30（1）：161-165.

［2］張錦娟.基于水源保護的生態清潔小流域建設措施體系研究［J］.水土保持通報，2010（5）：238-240.

［3］肖玖金，譚周亮，李旭東.物元可拓法在湖泊水質評價中的運用［J］.長江流域資源與環境，2010，19（S2）：182-187.

［4］陳芳孝.構筑三道防線 確保水源安全［J］.中國水土保持，2007（2）.

［5］賈鎏，汪永濤.丹江口庫區胡家山生態清潔小流域治理的探索和實踐［J］.中國水土保持，2010（4）.

（責任編輯：王艷肖）

Design of intelligent decision-making system of Ruian clean small watershed governance

ZHANG Song-ce，PAN Li-zhen
（Ruian Water Authority of Zhejiang，Ruian 325000，China）

The core technology of the system include the watershed management expert knowledge base，Multi-target extension evaluation model and intelligent inference decision component.This system is practiced in the management of Ruian clean small watershed.The system made the theoretical research and practice of small watershed governance to a new level of informatization and intellectualization，it has a good reference for the similar project.

clean small watershed；intelligent decision-making；system；Ruian；extension evaluation model

TV222

B

1672-9900（2017）01-0046-05

2016-12-06

張松策（1975－），男（漢族），浙江瑞安人，工程師，主要從事水利水電工程建設與管理研究，（Tel）13868826678。