城市供水系统弹性应对策略与仿真分析

针对城市供水系统受外界威胁导致供应能力波动的问题,建立了以优化供水系统弹性为目标的两阶段应对策略模型.第一阶段为马尔可夫决策过程水库调度模型,求解在满足期望弹性约束下以总成本最小化为目标的优化调度策略;当供应缺口超出水库调度能力时,针对供水系统在动态情景下的不确定性,建立了以供水网络弹性损失最小为目标的系统动力学第二阶段模型,通过仿真实验得到了多渠道优化策略.最后,以上海市咸潮入侵事件验证了该方法的有效性和实用性.     

城市供水系统的计算机仿真

随着城市人口和经济的不断发展,城市供水系统的规模及供水量不断增加。对城市原有供水系统进行扩建和改造是城市供水部门急需解决的问题之一。为保证合理地改造原有的供水系统,必须利用计算机对其进行仿真计算。另一方面,随着城市供水系统规模及复杂性的不断提高,利用计算机实现供水系统的优化调度势在必行。供水系统的仿真问题是实现系统优化调度最基本的问题之一。因而解决供水     

配水管网测压点的动态组合预测方法

通过对测压点水头序列的统计分析 ,得到其周期性、趋势性及随机扰动性的变化规律 .利用时间序列分析手段及动态建模方法建立了配水管网测压点的动态预测模型 ,利用加权递推最小二乘法 ( RLS)解决了模型参数的动态估计问题 .经实际供水系统使用验证 ,该法预测误差小 ,适应性强 ,可应用于供水系统的实际运行中.     

含加压泵站城市供水系统的递阶优化调度

本文建立了含加压泵站城市供水系统优化调度问题的数学模型,并利用库恩-塔克的最优性必要条件,提出了解决该大规模非线性优化问题的一种算法。计算机仿真结果表明该算法对解决我国目前一些城市供水系统的优化高度问题是有效的。     

基于遗传算法供水系统优化调度模型

研究了含有调速泵的供水系统直接优化调度问题.根据给水系统的网络特性,以测压点压力宏观模型、水源供水量和水源供水水头之间的关系模型替代复杂的管网水力平衡方程,并以每一泵站每时段应有水泵运行求得的出水量和管网求得的需水量相等的条件建立了混合泵站供水系统的直接优化调度模型.利用遗传算法对直接优化调度模型进行求解,提出了对各种约束条件处理的方法,针对遗传算法容易早熟等的不足,综合采用遗传算法和模拟退火技术以及自适应交叉和变异率的方法.最后算例计算表明该算法具有较强的适用性.     

城市供水系统的短期负荷预测的一种方法

随着城市经济的飞速发展,对与城市生活密切相关的供水系统提出了用计算机进行管理的要求。供水系统的负荷预测是进行计算机管理的前提和基础,因此关键是找一有效的负荷预测方法。 城市供水需求预测一般分为两类,一类是中长期负荷预测;另一类是短期负荷预测。本文研究短期负荷预测问题。对于短期负荷预测主要考虑下列两点要求,第一,预测要有较高的精度,因为预测结果     

供电和供水系统关联失效动力学模型及修复策略

将供电和供水系统抽象为异质网络,依据节点间功能传输关系,构建关联失效动力学模型,研究关联作用条件下,节点失效的动力学演化特征。综合考虑供电、供水机构收益损失、修复费用和电、水缺失造成的用户损失,建立了修复策略规划模型,并应用多阶段决策和遗传算法提出求解最优策略的一般方法。仿真结果表明,少量节点物理失效极易引起大量节点功能失效;相同物理失效发生在不同时刻,造成的损失存在差异,对应最优修复策略不同。     

基于智能算法的多水源泵站在线优化控制技术

在供水系统实际运行过程中,调度人员往往根据实际需求,在当前水泵运行状态的基础上开启或关闭一台水泵,以调节管网中的压力和流量.人工经验的调度方式难以充分反映并结合管网中压力、流量的变化及实际需求,进而及时作出科学决策.针对此问题,提出了多水源泵站在线优化控制技术,建立了基于直接优化调度方法的在线优化控制模型,采用智能优化算法进行了求解,并确立了四项方案评价指标对在线优化控制方案进行评价.将所建立的模型,应用于南方城市供水系统在线优化控制中,验证了其实用性,并编制了相应的计算程序软件.     

城市供水系统建模方法研究

对城市供水系统这种复杂大系统,为克服维数灾、不确知性、非线性和时变性等一系列困难,本文提出一种宏观的统计——机理模型及有约束参数估计方法。将知识模型和数学模型相结合,收到较好效果,为解决水量分时分地预报奠定了基础。仿真实例说明了方法的实用性和可行性。     

基于贝叶斯理论的日用水量概率预测

为解决城市日用水量的概率预测问题,提出了基于贝叶斯理论的日用水量预测法.引入贝叶斯理论,建立了日用水量概率预测系统.在系统中,利用支持向量机建立日用水量预测模型、似然函数和先验密度,并采用自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法求解日用水量的后验密度,得到日用水量的概率预测值.实例表明,本文提出的预测方法不仅显著提高了日用水量的预测精度,而且通过定量给出预测值的置信区间,为城市供水系统的调度提供了更科学、可靠的决策依据.     

基于数据仓库的军事后勤决策支持系统研究

针对以往军事后勤决策支持系统 (decisionsupportsystem ,DSS)在管理上的不足 ,提出了基于数据仓库的军事后勤决策支持系统 (DSS)。给出了数据仓库的概念以及在线事务处理 (onlinetransactionprocessing,OLTP)与在线分析处理 (onlineanalysisprocessing ,OLAP)的区别与联系。构建了军事后勤DSS的应用体系结构 ,对各部分的功能作了介绍 ,设计了军事后勤数据仓库和数据集市的初步框架以及用分布式数据库和分布式数据仓库实现整个后勤数据仓库的构想 ,从而保证总部与各军分区信息共享     

一个辅助产品开发决策的数据仓库系统

我们所建立的数据仓库系统，是从市场销售这一角度来辅助新产品开发决策的，实际上，数据仓库不能脱离数据库等数据源独立存在，因此系统应包括数据库系统，根据这一背景和要求，我们提出了一种系统结构，本文除介绍这个结构外，重点论述了该系统的数据管理方法。该方法采用的数据模型是对象和雪花混合的模型，其数据操纵语言是一种扩展的SQL，这种方法不仅能够统一管理数据仓库和数据库，而且能达到高效的查询。     

An Application of Rough Set Theory to Modelling and Utilising Data Warehouses

1 IntroductionBuilding a data warehouse is an effective way for accommodating enormous historical datathat should be subject oriented and organised in hierarchies, and for providing a goodenvironment for knowledge discovery. Dimensional modelling is a logical design techniqueoften used for data warehousing. Every hierarchy related to a concept is reflected in thedefinition of a dimension.Summary information at all leve1s defined using dimensions accounts for most of thecontents in a data wareh…     

基于数据仓库的决策支持系统框架

数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域 .本文分析传统决策支持系统开发中存在的问题 ,探讨数据仓库技术在决策支持系统建立中的应用 ,提出基于决策支持系统的基本结构框架 ,并讨论系统建立中数据仓库的数据组织与设计、数据挖掘层次空间的建立、知识发现方法等技术关键 ,最后进一步阐述系统的建立方法 .     

基于数据仓库的电力决策支持系统的设计研究

数据仓库(data warehouse)和联机分析处理(online analytical processing,OLAP)是决策支持系统的有机组成部分.介绍了数据仓库和OLAP技术的有关概念和内容,以宝钢的电力系统为研究背景,研究运用数据仓库和OLAP建立电力决策支持系统,为电力系统经济运行的决策支持提供有效手段.     

面向数据质量的ETL过程建模与实现

为了给数据仓库提供高质量的数据，在数据装载到数据仓库之前必须经过数据的抽取-转换-装载(Extraction-Transformation-loading，ETL)这一系列的预处理工作。复杂性和可用性是制约ETL系统的两大基本问题。为解决这些问题，给出了ETL过程统一的体系结构设计，包括ETL元数据对象建模、ETL转换函数设计、ETL任务建模以及ETL任务模型的描述语言(XTDL）。基于该体系结构和设计思想开发出一个ETL系统-MSETL，目的是为多策略数据挖掘平台(MSMiner)提供高质量的数据。它提供友好界面并对ETL过程进行统一的元数据管理，包括：ETL转换函数的注册和删除；任务模型的生成、执行和删除等功能。     

闭环供应链物流网络选址优化模型

借助于物流网络结构和混合整数线性规划,构建了一个综合考虑原材料供应地、生产商、正向仓库、顾客群、回收中心、逆向仓库和再制造商的单周期闭环供应链网络选址模型.该模型下,原材料供应地和顾客群需求为确定性限制条件,其他结点地址均根据闭环网络综合目标成本最小化准则进行选择,不但可以实现选址优化,又可以同时计算最优化流量分布.同时选择汽车行业对所构造模型进行了案例应用,并对废弃产品回收率进行敏感性分析.     

基于数据挖掘的HLA仿真系统测试与评估

针对高层体系结构(high level architecture,HLA)仿真产生的海量数据,利用数据仓库以及数据挖掘技术进行测试与评估。通过基于HLA的C4ISR系统仿真为例,介绍了仿真数据仓库的存储模型。以战场中感知信息与客观信息的偏差程度作为评估指标,运用商业智能软件COGNOS,对C4ISR系统的情报侦察与电子对抗能力进行评估,发现并改正了仿真过程中出现的问题。实践证明了设计方案的有效性。     

随机梯度估计及其在系统管理中的应用

随着信息技术与系统管理的深度融合发展，蒙特卡洛仿真技术和随机梯度估计方法在系统管理中受到越来越多的重视。梯度估计是优化复杂系统结构、估计复杂系统参数、度量和控制风险的重要工具。由于梯度估计包含比系统表现估计更多有用的信息，如何对随机梯度进行准确估计在随机仿真领域得到了广泛的关注，并且它是基于梯度的优化方法中的核心问题。对常用的随机梯度估计方法进行了梳理，并举例介绍了其在系统管理中应用的主要挑战、求解思路及对管理学研究的启示，以期为系统管理提供理论和方法学基础。     

AN ALGORITHM FOR THE DETERMINATION OF THE ECONOMIC ORDER QUANTITY IN A TWO-LEVEL SUPPLY CHAIN WITH TRANSPORTATION COSTS： COMPARISON OF DECENTRALIZED WITH CENTRALIZED DECISION

This paper considers a two-level supply chain consisting of one warehouse and one retailer. In this model we determine the optimal ordering policy according to inventory and transportation costs. We assume that the demand rate by the retailer is known. Shortages are allowed neither at the retailer nor at the warehouse. We study this model in two cases; decentralized and centralized. In the decentralized case the retailer and the warehouse independently minimize their own costs; while in the centralized case the warehouse and the retailer are considered as a whole firm. We propose an algorithm to find economic order quantifies for both the retailer and the warehouse which minimize the total system cost in the centralized case. The total system cost contains the holding and ordering costs at the retailer and the warehouse as well as the transportation cost from the warehouse to the retailer. The application of this model into the pharmaceutical downstream supply chain of a public hospital allows obtaining significant savings. By numerical examples, the costs are computed in MATLAB to compare the costs in the centralized case with decentralized one and to propose a saving-sharing mechanism through quantity discount.