【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域中的基于事例推理技术，尤其是涉及。
技术介绍
水利是国民经济的基础，其已从传统的兴利除害，上升到等同于能源和粮食的战略高度。长期以来，为应对水利问题，采取了工程、技术、管理等多方面措施。目前，水利信息化主要采用数字摄影测量、遥感、遥测等数字化技术和设备采集各种水利基础数据，也可以采用数字化仪或扫描等技术把非数字化的信息数字化；采用数据库和数据仓库等技术存储和组织数据；采用高速数据通信网络传输数据；采用管理信息系统、决策支持系统、地理信息系统、数据挖掘和人工智能等技术处理、使用和发布数据。水利信息系统，以信息查询为主、以菜单形式组织功能、以表格和图形方式展现水利信息，面向特定决策目标，对影响目标的诸多因素之间关系进行分析。传统的水利信息系统主要存在的问题和难题有以下几点:①系统集成度低、深度挖掘不够、服务落后水利调度缺乏实时协同参与，预报的效果并不是非常理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对目前水利信息系统集成度低、深度挖掘不够、服务落后，水利调度缺乏实时协同参与，预报效果不理想的问题，提出。实现本专利技术目的的技术解决方案为: 一种基于智慧水利信息系统的水利调度方法，步骤如下: 第一步，输入水利泵站相关水文信息特征；其中，水文信息特征包括以下属性:发生时间、降雨持续的时间、降雨持续的时间内累计降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量、洪水频率、洪水历时、初始库水位； 第二步，采用最近相邻(KNN)法，从水利调度事例库中找出与当前问题最相似的水利调度事例，进行水利调度事例匹配。其中，水利调度事例指由第一步获得的水利泵...
【技术保护点】
一种用于水利信息系统的水利信息调度方法，其特征在于步骤如下：第一步，输入水利泵站相关水文信息特征；其中，水文信息特征包括以下属性：发生时间、降雨持续的时间、降雨持续的时间内累计降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量、洪水频率、洪水历时和初始库水位；第二步，采用最近相邻KNN法，从水利调度事例库中找出与当前问题最相似的水利调度事例，进行水利调度事例匹配；其中，水利调度事例指由第一步获得的水利泵站相关水文信息特征属性组成的一组事例；水利调度事例库保存相应水利调度事例对应的水文信息特征和水利调度方案；第三步，判断水利调度事例库中是否有匹配的水利调度事例，若有，转至第五步，若无，继续执行第四步；第四步，采用基于Vague模糊多目标决策的水利调度事例优选方法，对水利调度事例选择最优调度方案；第五步，输出第一步确定的水利调度事例对应的水利调度方案；第六步，将第一步确定的水利调度事例及第五步输出的水利调度方案保存至水利调度事例库。
【技术特征摘要】
1.一种用于水利信息系统的水利信息调度方法，其特征在于步骤如下: 第一步，输入水利泵站相关水文信息特征；其中，水文信息特征包括以下属性:发生时间、降雨持续的时间、降雨持续的时间内累计降雨量、汛期、水文年、洪型、洪峰流量、X洪量、洪水频率、洪水历时和初始库水位； 第二步，采用最近相邻KNN法，从水利调度事例库中找出与当前问题最相似的水利调度事例，进行水利调度事例匹配；其中，水利调度事例指由第一步获得的水利泵站相关水文信息特征属性组成的一组事例；水利调度事例库保存相应水利调度事例对应的水文信息特征和水利调度方案； 第三步，判断水利调度事例库中是否有匹配的水利调度事例，若有，转至第五步，若无，继续执行第四步； 第四步，米用基于Vague模糊多目标决策的水利调度事例优选方法，对水利调度事例选择最优调度方案； 第五步，输出第一步确定的水利调度事例对应的水利调度方案； 第六步，将第一步确定的水利调度事例及第五步输出的水利调度方案保存至水利调度事例库。2.根据权利要求1所述的一种用于水利信息系统的水利信息调度方法，其特征在于第二步的具体方法为:设从水利调度事例库中检索到个水利调度事例与新问题即第一步获得...
【专利技术属性】
技术研发人员：李千目，路国翠，
申请(专利权)人：南京理工大学连云港研究院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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