在水利工程管理中數據挖掘技術的應用探析

沈久保

【摘要】近年來，隨著國內經濟的不斷發展和社會發展需求的增加，大量的水利工程開始出現，對于水利工程的管理來講，本身就存在在較大的空間數據以及非空間數據，而對這些數據的處理必須通過數據挖掘技術來實現，文章從數據挖掘技術的內容和過程入手，對其在水利工程管理中的應用進行了重點介紹。

【關鍵詞】水利工程；管理；數據挖掘技術

1、數據挖掘技術概述

數據挖掘又稱作資源勘探或數據采礦，簡單講就是從龐大的數據信息中，結合對應的數據算法，找出隱藏在這些數據中的信息過程，它既是多種專家共同合作作用的過程，也是一種高技術、高資金投入的過程。數據挖掘技術的實際應用分為五個階段：

1）對象確定

確定數據挖掘對象，這是技術應用的首要環節，最終的結構實際上無法預測的，但是必須對研究和搜索的問題以及對象有一個清醒的預見，確定挖掘搜索對象能夠有效地避免盲目性。

2）數據準備

對于搜索業務對象所對應的內外部數據信息首先進行查找，從這些數據中找到有利于數據挖掘的信息進行全面分析，確定數據挖掘技術操作類型，最后結合對應的算法將數據信息轉化為分析模型。

3）數據挖掘

將轉化之后的數據信息結合相對應的算法完成數據信息分析工作。

4）結果分析

對自動完成的數據信息分析結果做出評價，通常需要利用可視化技術來對分析結果進行評價。

5）知識同化

整理分析評價之后的數據信息，將結果統一納入到業務信息處理系統中。

2、數據挖掘技術在水利工程管理中的常用方法

數據挖掘的常用方法主要有以下幾種。首先深思數據分類、整合。水利工程管理中的數據信息相對比較龐大，所以必須根據對應數據信息的特點做出合理的分類和整合，通過數據分類整合能夠針對相同條件下或者同等規律下的數據進行集中規制，對于那些沒有規律性的數據信息可以進行獨立規制；面對龐大的數據集合，首先不需要對個別的數據做出對應分析，找到這些數據之間的聯系，之后根據這些特殊的關聯性延伸至龐大數據分析，提升數據處理的質量；再者結合預見性進行數據挖掘，最后對于部分數據實際數值以及統計數值之間的偏差進行數據挖掘。

2.1結合數據關聯性分析信息

數據挖掘技術能夠對龐大的數據信息進行分析，同時還可以找出數據間的關聯性，這種操作一方面能夠幫助水利工程管理及時的鎖定目標數據，另一方面可以及時的收集和整理目標數據信息以及相關聯的數據信息，之后根據對應信息找出目標數據之間存在的關聯性和規律性，方便水利工程管理，為其提供更準確的應用數據。

2.2數據分類和整合

數據挖掘技術能夠準確的找到目標數據相關信息，同時能夠在龐大的數據集合中將散亂的信息按照一定的目的進行分類整合，尤其是針對水利工程管理而言，可以將很多沒有規律性的數據通過特殊標記進行區別劃分，當需要使用這些信息的時候能夠及時的找到。另外，數據挖掘技術能夠將一些具備相似規律的數據集中放置，更加便于查找和應用水利工程相關數據，大幅度的提升復雜數據信息的辨別能力和水利工程管理效率。

2.3預見性分析

數據挖掘技術預見性分析的特點和優勢決定了其可以更好地應用于諸如水利工程之類的大規模項目管理中，對于水利工程管理這種大型項目來講，數據預見性分析尤為重要，借助數據挖掘技術能夠及時地找出工程管理中的數據偏差，進而發現工程偏差。預見性分析還需要構建數據模型，預測工程綜合數據，進而得出工程數據發展的對應趨勢，最后根據工程數據發展趨勢來分析實際運行狀況，找出與既定計劃之間的差異，所以能夠保證及時的發現問題并解決問題。

3、數據挖掘技術在水利工程管理中實際應用

3.1充分應用GIS系統進行數據挖掘

水利工程本身就是一項大型的項目，工程管理同樣會受到外界因素的影響，例如所在區域的地形條件、河流狀況、地質狀況、水文條件以及經濟環境因素等，這些外界因素會對工程管理產生很大程度的影響，而GIS技術系統主要是通過對空間信息的處理和分析來發揮其作用，水利工程管理數據挖掘過程中利用GIS技術系統能夠為數據挖掘提供強有力的支持，能夠及時掌握外界因素的變化，為水利工程管理提供大量的空間以及數據支持，同時結合GIS系統數據查詢和分析功能可以促進水利工程智能化和系統化管理。

3.2強化嵌入式耦合模式應用

水利工程管理中GIS系統和數據挖掘技術的結合實際上構成一個雙系統，即嵌入式耦合系統模式，簡單來講就是將數據挖掘融合到GIS系統中，這樣的嵌入式耦合模式能夠將龐大的空間數據通過GIS系統進行分析處理，大幅度的降低數據挖掘過程中的作業量，但是兩者的結合并不適合所有工程管理應用，因為數據挖掘技術通過嵌入式的耦合模式融入到某一個特定的GIS系統中之后，其他的GIS系統則失去了數據信息挖掘功能，同時在兩種技術嵌入階段不能有效的滿足所有用戶的管理需求。

3.3重視松散式耦合

松散式耦合實際上屬于一種相對特殊的耦合模式，同樣也是數據挖掘技術和GIS系統的融合。首先數據挖掘技術借助GIS系統收集大量與水利工程相關的空間以及屬性數據信息，之后經過數據挖掘處理技術將這些信息進行過濾和轉化，然后保存在數據挖掘系統中，處理之后的處理信息之后的使用和再利用就不再借助GIS系統，相較于嵌入式耦合模式，這種耦合模式的應用范圍相對較廣，基本上可以滿足所有用戶的管理需求。

4、結論

總的來說，數據挖掘技術在水利工程管理中的應用是建立在龐大數據信息處理基礎上的，所以這種技術的應用必須要重視數據庫建設，針對水利工程水文狀況、河道河情、水量調度、防洪防汛等要求構建數據庫，同時也要注重于GIS系統等技術的結合應用，根據不同的工程管理概況來選擇合適的方法，提高數據挖掘效率和工程管理效率。

參考文獻：

[1]楊獻志.探討水利工程管理中數據挖掘技術應用[J].低碳世界，2017（05）：106-107.

[2]張麗娟.基于數據挖掘技術的水利工程管理分析[J].黑龍江水利科技，2017，45（01）：172-174.

[3]丁云球. 簡析數據挖掘技術在水利工程管理中的實施要點[A]. 中國武漢決策信息研究開發中心、決策與信息雜志社、北京大學經濟管理學院.軟科學論壇——企業信息與工程技術應用研討會論文集[C].中國武漢決策信息研究開發中心、決策與信息雜志社、北京大學經濟管理學院：，2015：1.