水利信息系統(tǒng)的水利信息調(diào)度方法

王振華?沈曉賢?楊光艦

【摘要】水利信息系統(tǒng)的水利調(diào)信息度方法：第一步，輸入水利泵站相關(guān)水文信息特征；采用最近相鄰KNN法，從水利調(diào)度事例庫(kù)中找出與當(dāng)前問(wèn)題最相似的水利調(diào)度事例，進(jìn)行水利調(diào)度事例匹配；第三步，判斷水利調(diào)度事例庫(kù)中是否有匹配的水利調(diào)度事例，若有，轉(zhuǎn)至第五步，若無(wú)，繼續(xù)執(zhí)行第四步；第四步，采用基于Vague模糊多目標(biāo)決策的水利調(diào)度事例優(yōu)選方法，對(duì)水利調(diào)度事例選擇最優(yōu)調(diào)度方案；第五步，輸出第一步確定的水利調(diào)度事例對(duì)應(yīng)的水利調(diào)度方案；第六步，將第一步確定的水利調(diào)度事例及第五步輸出的水利調(diào)度方案保存至水利調(diào)度事例庫(kù)。本方法充分利用了基于事例推理技術(shù)的結(jié)構(gòu)相似性的特點(diǎn)，提高了水利調(diào)度的準(zhǔn)確性。

【關(guān)鍵詞】水利信息；調(diào)度方法

1、技術(shù)背景

水利是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，其已從傳統(tǒng)的興利除害，上升到等同于能源和糧食的戰(zhàn)略高度。長(zhǎng)期以來(lái)，為應(yīng)對(duì)水利問(wèn)題，采取了工程、技術(shù)、管理等多方面措施。

目前，水利信息化主要采用數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量、遙感、遙測(cè)等數(shù)字化技術(shù)和設(shè)備采集各種水利基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也可以采用數(shù)字化儀或掃描等技術(shù)把非數(shù)字化的信息數(shù)字化；采用數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù)存儲(chǔ)和組織數(shù)據(jù)；采用高速數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)；采用管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等技術(shù)處理、使用和發(fā)布數(shù)據(jù)。

水利信息系統(tǒng)，以信息查詢?yōu)橹鳌⒁圆藛涡问浇M織功能、以表格和圖形方式展現(xiàn)水利信息，面向特定決策目標(biāo)，對(duì)影響目標(biāo)的諸多因素之間關(guān)系進(jìn)行分析。

傳統(tǒng)的水利信息系統(tǒng)主要存在的問(wèn)題和難題有以下幾點(diǎn)：①系統(tǒng)集成度低、深度挖掘不夠、服務(wù)落后；②水利調(diào)度缺乏實(shí)時(shí)協(xié)同參與，預(yù)報(bào)的效果并不是非常理想。

本方法針對(duì)目前水利信息系統(tǒng)集成度低、深度挖掘不夠、服務(wù)落后，水利調(diào)度缺乏實(shí)時(shí)協(xié)同參與，預(yù)報(bào)效果不理想的問(wèn)題，提出一種用于水利信息系統(tǒng)的水利信息調(diào)度方法。

2、技術(shù)方案

水利信息系統(tǒng)的水利調(diào)度方法，步驟如下：

第一步，輸入水利泵站相關(guān)水文信息特征；其中，水文信息特征包括以下屬性：發(fā)生時(shí)間、降雨持續(xù)的時(shí)間、降雨持續(xù)的時(shí)間內(nèi)累計(jì)降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量、洪水頻率、洪水歷時(shí)、初始庫(kù)水位；

第二步，采用最近相鄰（KNN）法，從水利調(diào)度事例庫(kù)中找出與當(dāng)前問(wèn)題最相似的水利調(diào)度事例，進(jìn)行水利調(diào)度事例匹配。其中，水利調(diào)度事例指由第一步獲得的水利泵站相關(guān)水文信息特征屬性組成的一組事例；水利調(diào)度事例庫(kù)保存相應(yīng)水利調(diào)度事例對(duì)應(yīng)的水文信息特征和水利調(diào)度方案。

第三步，判斷水利調(diào)度事例庫(kù)中是否有匹配的水利調(diào)度事例，若有，轉(zhuǎn)至第五步；若無(wú)，繼續(xù)執(zhí)行第四步；

第四步，采用基于Vague模糊多目標(biāo)決策的水利調(diào)度事例優(yōu)選方法，對(duì)水利調(diào)度事例選擇最優(yōu)調(diào)度方案：

步驟1：構(gòu)造m個(gè)決策方案，n個(gè)目標(biāo)的決策矩陣；其中目標(biāo)表示從水利調(diào)度事例庫(kù)中檢索到的水利調(diào)度事例，決策方案指各水文信息特征屬性。設(shè)A為決策方案集，C為目標(biāo)集，。

步驟2：確定決策方案滿足目標(biāo)上的等級(jí)，分為三個(gè)等級(jí)：滿意、中立和不滿意；

步驟3：構(gòu)造目標(biāo)對(duì)應(yīng)決策方案的真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù)；

步驟4：根據(jù)步驟3獲得的各真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù)，確定步驟1中的m個(gè)決策方案A和n個(gè)目標(biāo)的決策方案Ai在目標(biāo)Cj下的Vague值；

步驟5：根據(jù)基于Vague多目標(biāo)模糊決策方法，選擇最優(yōu)水利信息調(diào)度方案；

第五步，輸出第一步確定的水利調(diào)度事例對(duì)應(yīng)的水利調(diào)度方案。

第六步，將第一步確定的水利調(diào)度事例及第五步輸出的水利調(diào)度方案保存至水利調(diào)度事例庫(kù)。

3、有益效果

水利信息集成度較高，能夠?qū)ΜF(xiàn)有水文信息特征進(jìn)行深度挖掘，充分利用了基于事例推理技術(shù)的結(jié)構(gòu)相似性的特點(diǎn)，提高了水利調(diào)度的準(zhǔn)確性。

4、具體實(shí)施方案

結(jié)合上圖，水利信息系統(tǒng)的水利信息調(diào)度方法，步驟如下：

第一步，輸入水利泵站相關(guān)特征。這里相關(guān)特征包括以下屬性：發(fā)生時(shí)間、降雨持續(xù)的時(shí)間、降雨持續(xù)的時(shí)間內(nèi)累計(jì)降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量（X時(shí)間的洪量）、洪水頻率、洪水歷時(shí)、初始庫(kù)水位。

第二步，水利調(diào)度事例檢索與匹配。采用最近相鄰（KNN）法，從水利調(diào)度事例庫(kù)中找出與當(dāng)前問(wèn)題最相似的事例，進(jìn)行水利調(diào)度事例匹配。

設(shè)從水利調(diào)度事例庫(kù)中檢索到n個(gè)水利調(diào)度事例與新問(wèn)題即第一步獲得的水利調(diào)度事例相關(guān)，組成的集合表示為，C0表示新問(wèn)題；每個(gè)事例包含m個(gè)特征屬性，記為表示第i個(gè)水利調(diào)度事例的第j個(gè)特征屬性，為的取值。KNN法用數(shù)學(xué)公式表示為：

式中，表示事例Ci和新問(wèn)題C0的綜合相似度；為第j個(gè)屬性的權(quán)重；表示事例Ci和新問(wèn)題C0第j個(gè)特征屬性之間的相似度，通過(guò)下式獲得：

式中，和分別表示事例Ci和新問(wèn)題C0第j個(gè)特征屬性的最大值和最小值。表示事例Ci的第j個(gè)特征屬性值。新問(wèn)題C0的第j個(gè)特征屬性值。

第三步，判斷水利調(diào)度事例庫(kù)中是否有匹配的水利調(diào)度事例，即判斷是否成立，若有，轉(zhuǎn)至第五步；

第四步，水利調(diào)度事例優(yōu)選。由于水利調(diào)度問(wèn)題的復(fù)雜性和不確定性，相似度最大的事例并不一定是最好的，除非事例之間相似度特別高。本方法中，采用基于Vague模糊多目標(biāo)決策的水利調(diào)度事例優(yōu)選算法進(jìn)行水利調(diào)度事例優(yōu)選，調(diào)度方案最優(yōu)的事例為最優(yōu)的水利調(diào)度事例。

具體步驟如下：

步驟1：構(gòu)造m個(gè)決策方案，n個(gè)目標(biāo)的決策矩陣；設(shè)A為決策方案集，C為目標(biāo)集，，。其中目標(biāo)表示從水利調(diào)度事例庫(kù)中檢索到的水利調(diào)度事例，決策方案指各水文信息特征屬性。

步驟2：確定決策方案滿足目標(biāo)上的程度，分為三個(gè)等級(jí)：滿意、中立和不滿意。該等級(jí)根據(jù)如下標(biāo)準(zhǔn)劃分，決策方案在目標(biāo)的測(cè)評(píng)值為：

（1）如果，則稱目標(biāo)Cj對(duì)于方案Ai是滿意的，或稱方案Ai是支持目標(biāo)Cj的。

（2）如果，則稱指標(biāo)Cj對(duì)于方案Ai是中立的，或稱方案Ai對(duì)目標(biāo)Cj既不支持也不反對(duì)；

（3）如果，則稱目標(biāo)Cj對(duì)于方案Ai是不滿意的，或稱方案Ai是反對(duì)目標(biāo)Cj的。

其中，或，，，分別表示水利調(diào)度事例的各相關(guān)特征屬性對(duì)應(yīng)的滿足程度等級(jí)評(píng)價(jià)臨界值。

步驟3：構(gòu)造目標(biāo)對(duì)應(yīng)決策方案的真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù)；

步驟4：根據(jù)步驟3獲得的各真隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù)，確定步驟1中的m個(gè)決策方案和n個(gè)目標(biāo)的決策方案Ai在目標(biāo)Cj下的Vague值；

決策方案Ai在目標(biāo)集C下的特征由以下Vague集來(lái)表示：

。

式中，tij表示決策方案Ai滿足屬性Cj的程度，表示決策方案Ai不滿足屬性Cj的程度。

步驟5：根據(jù)基于Vague多目標(biāo)模糊決策方法，選擇最優(yōu)方案；

在決策方案集A中選擇一個(gè)方案，使其同時(shí)滿足屬性或者滿足屬性，即決策者的要求為：。決策規(guī)則為：先根據(jù)S1的值進(jìn)行選擇，該值越大，則方案Ai對(duì)于決策者的要求的適合程度越大；當(dāng)S1的值相同時(shí)，再根據(jù)函數(shù)S2的值進(jìn)行選擇，該值越大，則方案Ai越適合決策者的要求，為最優(yōu)方案。

第五步：輸出第一步確定的水利調(diào)度事例對(duì)應(yīng)的水利調(diào)度方案。

第六步，將第一步確定的水利調(diào)度事例保存至水利調(diào)度事例庫(kù)。將第四步中優(yōu)選出的水利調(diào)度事例進(jìn)行輸出，并執(zhí)行。水利調(diào)度事例庫(kù)保存相應(yīng)事例對(duì)應(yīng)的事例特征和調(diào)度方案。