水利信息系統的水利信息調度方法

王振華?沈曉賢?楊光艦

【摘要】水利信息系統的水利調信息度方法：第一步，輸入水利泵站相關水文信息特征；采用最近相鄰KNN法，從水利調度事例庫中找出與當前問題最相似的水利調度事例，進行水利調度事例匹配；第三步，判斷水利調度事例庫中是否有匹配的水利調度事例，若有，轉至第五步，若無，繼續執行第四步；第四步，采用基于Vague模糊多目標決策的水利調度事例優選方法，對水利調度事例選擇最優調度方案；第五步，輸出第一步確定的水利調度事例對應的水利調度方案；第六步，將第一步確定的水利調度事例及第五步輸出的水利調度方案保存至水利調度事例庫。本方法充分利用了基于事例推理技術的結構相似性的特點，提高了水利調度的準確性。

【關鍵詞】水利信息；調度方法

1、技術背景

水利是國民經濟的基礎，其已從傳統的興利除害，上升到等同于能源和糧食的戰略高度。長期以來，為應對水利問題，采取了工程、技術、管理等多方面措施。

目前，水利信息化主要采用數字攝影測量、遙感、遙測等數字化技術和設備采集各種水利基礎數據，也可以采用數字化儀或掃描等技術把非數字化的信息數字化；采用數據庫和數據倉庫等技術存儲和組織數據；采用高速數據通信網絡傳輸數據；采用管理信息系統、決策支持系統、地理信息系統、數據挖掘和人工智能等技術處理、使用和發布數據。

水利信息系統，以信息查詢為主、以菜單形式組織功能、以表格和圖形方式展現水利信息，面向特定決策目標，對影響目標的諸多因素之間關系進行分析。

傳統的水利信息系統主要存在的問題和難題有以下幾點：①系統集成度低、深度挖掘不夠、服務落后；②水利調度缺乏實時協同參與，預報的效果并不是非常理想。

本方法針對目前水利信息系統集成度低、深度挖掘不夠、服務落后，水利調度缺乏實時協同參與，預報效果不理想的問題，提出一種用于水利信息系統的水利信息調度方法。

2、技術方案

水利信息系統的水利調度方法，步驟如下：

第一步，輸入水利泵站相關水文信息特征；其中，水文信息特征包括以下屬性：發生時間、降雨持續的時間、降雨持續的時間內累計降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量、洪水頻率、洪水歷時、初始庫水位；

第二步，采用最近相鄰（KNN）法，從水利調度事例庫中找出與當前問題最相似的水利調度事例，進行水利調度事例匹配。其中，水利調度事例指由第一步獲得的水利泵站相關水文信息特征屬性組成的一組事例；水利調度事例庫保存相應水利調度事例對應的水文信息特征和水利調度方案。

第三步，判斷水利調度事例庫中是否有匹配的水利調度事例，若有，轉至第五步；若無，繼續執行第四步；

第四步，采用基于Vague模糊多目標決策的水利調度事例優選方法，對水利調度事例選擇最優調度方案：

步驟1：構造m個決策方案，n個目標的決策矩陣；其中目標表示從水利調度事例庫中檢索到的水利調度事例，決策方案指各水文信息特征屬性。設A為決策方案集，C為目標集，。

步驟2：確定決策方案滿足目標上的等級，分為三個等級：滿意、中立和不滿意；

步驟3：構造目標對應決策方案的真隸屬度函數和假隸屬度函數；

步驟4：根據步驟3獲得的各真隸屬度函數和假隸屬度函數，確定步驟1中的m個決策方案A和n個目標的決策方案Ai在目標Cj下的Vague值；

步驟5：根據基于Vague多目標模糊決策方法，選擇最優水利信息調度方案；

第五步，輸出第一步確定的水利調度事例對應的水利調度方案。

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

3、有益效果

水利信息集成度較高，能夠對現有水文信息特征進行深度挖掘，充分利用了基于事例推理技術的結構相似性的特點，提高了水利調度的準確性。

4、具體實施方案

結合上圖，水利信息系統的水利信息調度方法，步驟如下：

第一步，輸入水利泵站相關特征。這里相關特征包括以下屬性：發生時間、降雨持續的時間、降雨持續的時間內累計降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量（X時間的洪量）、洪水頻率、洪水歷時、初始庫水位。

第二步，水利調度事例檢索與匹配。采用最近相鄰（KNN）法，從水利調度事例庫中找出與當前問題最相似的事例，進行水利調度事例匹配。

設從水利調度事例庫中檢索到n個水利調度事例與新問題即第一步獲得的水利調度事例相關，組成的集合表示為，C0表示新問題；每個事例包含m個特征屬性，記為表示第i個水利調度事例的第j個特征屬性，為的取值。KNN法用數學公式表示為：

式中，表示事例Ci和新問題C0的綜合相似度；為第j個屬性的權重；表示事例Ci和新問題C0第j個特征屬性之間的相似度，通過下式獲得：

式中，和分別表示事例Ci和新問題C0第j個特征屬性的最大值和最小值。表示事例Ci的第j個特征屬性值。新問題C0的第j個特征屬性值。

第三步，判斷水利調度事例庫中是否有匹配的水利調度事例，即判斷是否成立，若有，轉至第五步；

第四步，水利調度事例優選。由于水利調度問題的復雜性和不確定性，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模糊多目標決策的水利調度事例優選算法進行水利調度事例優選，調度方案最優的事例為最優的水利調度事例。

具體步驟如下：

步驟1：構造m個決策方案，n個目標的決策矩陣；設A為決策方案集，C為目標集，，。其中目標表示從水利調度事例庫中檢索到的水利調度事例，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上的程度，分為三個等級：滿意、中立和不滿意。該等級根據如下標準劃分，決策方案在目標的測評值為：

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

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

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

其中，或，，，分別表示水利調度事例的各相關特征屬性對應的滿足程度等級評價臨界值。

步驟3：構造目標對應決策方案的真隸屬度函數和假隸屬度函數；

步驟4：根據步驟3獲得的各真隸屬度函數和假隸屬度函數，確定步驟1中的m個決策方案和n個目標的決策方案Ai在目標Cj下的Vague值；

決策方案Ai在目標集C下的特征由以下Vague集來表示：

。

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：根據基于Vague多目標模糊決策方法，選擇最優方案；

在決策方案集A中選擇一個方案，使其同時滿足屬性或者滿足屬性，即決策者的要求為：。決策規則為：先根據S1的值進行選擇，該值越大，則方案Ai對于決策者的要求的適合程度越大；當S1的值相同時，再根據函數S2的值進行選擇，該值越大，則方案Ai越適合決策者的要求，為最優方案。

第五步：輸出第一步確定的水利調度事例對應的水利調度方案。

第六步，將第一步確定的水利調度事例保存至水利調度事例庫。將第四步中優選出的水利調度事例進行輸出，并執行。水利調度事例庫保存相應事例對應的事例特征和調度方案。