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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘作為知識發(fā)現(xiàn)過程中的重要步驟,是從大型數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)倉庫中提取未知的、有價(jià)值的和可操作性的關(guān)系、模式和趨勢用于決策支持的過程。我國目前在防洪領(lǐng)域存在著大量水文數(shù)據(jù)、水庫調(diào)度數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)成果數(shù)據(jù),如何充分有效地利用各種智能算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘,以形成相應(yīng)的水文預(yù)報(bào)、水庫調(diào)度模型進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)、合理的調(diào)度,是一項(xiàng)具有重要的意義的工作。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘中的聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析等方法特點(diǎn),著重探討了在水文預(yù)報(bào)、水庫調(diào)度、組合預(yù)報(bào)中的
2、應(yīng)用。同時為了使數(shù)據(jù)更高效地進(jìn)行挖掘分析,對水文數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)與應(yīng)用進(jìn)行探討與設(shè)計(jì),將其與各種數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用形成一個水文數(shù)據(jù)挖掘體系。研究內(nèi)容和成果概述如下: (1)針對以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的預(yù)報(bào)與調(diào)度的特點(diǎn),結(jié)合我國的防洪減災(zāi)實(shí)際,建立面向預(yù)報(bào)、調(diào)度等不同主題的水文數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)模型,并對其結(jié)構(gòu)、功能、數(shù)據(jù)存儲模型和實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行研究,從而對海量水文信息進(jìn)行管理與分析,為以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的預(yù)報(bào)、調(diào)度體系提供數(shù)據(jù)支持和提高挖掘效率。隨后
3、建立包括數(shù)據(jù)層、組織層、挖掘?qū)雍蜎Q策層的水文數(shù)據(jù)挖掘體系,各層承擔(dān)著水文數(shù)據(jù)挖掘不同階段的任務(wù),從數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘到知識表達(dá),形成了一個完整的系統(tǒng)體系。 (2)以水文預(yù)報(bào)中實(shí)踐性很強(qiáng)的河道洪水傳播為例探討基于數(shù)據(jù)挖掘的水文預(yù)報(bào)模型。利用水文數(shù)據(jù)倉庫對流域河道洪水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,同時利用T-S模糊推理模型提出一種根據(jù)上游各支流條件模糊推理下游流量的方法,針對模糊推理中隨著推理?xiàng)l件增多而形成的“維數(shù)災(zāi)”問題,利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)
4、聯(lián)規(guī)則分析方法確定歷史數(shù)據(jù)中頻繁出現(xiàn)的上游條件組合(即推理規(guī)則),將洪水傳播中的低流量組合和極少出現(xiàn)的組合規(guī)則進(jìn)行合并或刪減,然后利用優(yōu)化模型分析歷史數(shù)據(jù)確定的規(guī)則集在模糊推理中的參數(shù),最終形成基于模糊推理與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的洪水傳播模型,提高了高流量條件下的預(yù)報(bào)精度。 (3)不同的水文預(yù)報(bào)模型有著不同的特點(diǎn),很難有適用各種情況的“全能預(yù)報(bào)模型”。針對這一問題,提出了基于多目標(biāo)模糊優(yōu)選的組合預(yù)報(bào)模型,將多種模型預(yù)報(bào)結(jié)果的洪峰、峰現(xiàn)時
5、間、流量過程的相對誤差作為模糊優(yōu)選的指標(biāo),通過對歷史預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的模式識別分析,得到各種預(yù)報(bào)模型在不同情況下的適用度,然后在實(shí)時預(yù)報(bào)中根據(jù)條件及各種模型的適用度進(jìn)行組合預(yù)報(bào),得到比單個預(yù)報(bào)模型更合理的預(yù)報(bào)結(jié)果。 (4)針對目前水庫調(diào)度技術(shù)中的分類調(diào)度、擴(kuò)大調(diào)度信息源等研究熱點(diǎn),提出一種利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析歷史水文數(shù)據(jù)與歷史調(diào)度數(shù)據(jù),從而生成調(diào)度規(guī)則的方法:決策樹水庫調(diào)度模型,該模型將生成的調(diào)度結(jié)果以調(diào)度樹的形式表達(dá)。作為數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)
6、果,它集中反映了大量歷史水文數(shù)據(jù)、調(diào)度數(shù)據(jù)的規(guī)律性。同時,如果歷史資料與專家經(jīng)驗(yàn)允許,水文預(yù)報(bào)結(jié)果,氣象預(yù)報(bào)結(jié)果,生態(tài)因素等條件可以被考慮進(jìn)調(diào)度規(guī)則,使決策更加切合實(shí)際。與目前實(shí)踐中廣泛使用的調(diào)度圖相比,調(diào)度樹從考慮因素的廣泛性和規(guī)則表達(dá)的直觀性上都更趨合理,是合理使用調(diào)度經(jīng)驗(yàn)的有效途徑。 (5)與第四章所述的組合預(yù)報(bào)方法比較,基于貝葉斯分析的組合預(yù)報(bào)方法無需更多的歷史預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練組合模型,而是首先利用專家經(jīng)驗(yàn)確定模型的分布類
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