基于云理论的径流不确定性推理模型研究

针对中长期径流预报中存在许多不确定性因素,本文引入云理论构建径流预报的不确定性推理模型（UR）.首先,该模型应用最大方差方法（MaxVar）对径流序列进行硬性分级,用级别概念表示径流分级区间,以期望（Ex）、熵（En）以及超熵（He）构成的云隶属函数描述径流级别概念的模糊性和随机性,实现分级区间软化,然后将径流量值进行属性转化,以此建立定性推理规则集,运用云算法进行径流不确定推理预报,成功实现径流序列不确定性传递;其次,对径流分级过程中超熵（He）参数确定进行了初探,对推理随机性输出结果进行统计分析,给出相应显著水平下的预报区间;最后,将该模型应用于南方某水库入库月径流预报中,并与广泛应用的最小二乘支持向量机（LSSVM）和ARMA模型进行比较分析,本文模型不仅具有较高的预报精度,而且能够进行区间预报,实例验证说明了模型的有效性和实用性.     

基于非线性灰模型下贮油罐上水变形分析

大罐上水过程中的沉降变形具有规律性.利用灰色系统理论,把离散的沉降观测数据按某种序列(或某一约束条件)排列,考虑到大罐充水过程变形形式,分别建立了基于线性和非线性关系下的一阶连续灰微分沉降模型;同时选择上水水位高和上水时间序列作为模型变量分别进行解算,显示了软基础下的大罐,上水速度与罐体沉降变化基本呈线性的特点,就此推导了以连续时间变量序列来拟合与预测大罐上水过程的沉降变形模型.所提出的解算方法,可以方便大罐沉降变形的过程和规律分析,对指导同类上水试验工作具有一定意义.     

水文气象要素周期的模糊统计分析

根据模糊集理论和双因素常规方差分析原理，提出了水文气象要素周期的模糊统计分析方法。该方法可用于单要素模糊推理法的周期ｍ值的选取，且对模糊分析与随机分析相结合的问题具有参考意义。文后给出了计算实例与分析。     

防洪数据仓库的结构模型研究及应用

流域防洪决策支持系统是一个庞大的复杂系统，论述了该系统中数据信皮具有的特点和决策的特性，并以此为基础，简要地介绍了数据仓库的定义，体系结构和功能，然后，针对我国现有防洪系统的特点和存在的问题，结合我国的防洪实际，提出了防洪数据仓库的结构模型，对其结构和功能进行了比较深入的研究。本文为防洪决策支持系统研究提供了新方法，并将所取得的研究成果应用于实际的应用系统中。     

堤坝坡脚线数值解法及图形可视化研究

针对传统图解法求堤坝坡脚线作图繁琐、费时、不精确等缺陷,提出一种解堤坝坡脚线的数值算法,即通过数字地形图,建立堤坝坡面和地面的数学模型,采用VC 编程,实现堤坝坡脚线的数值解法和图形的自动生成及可视化．与已有的作图方法相比,其具有适合计算机求解、作图速度快、精度高、堤坝任意断面坡脚线上的交点可实时查询等优点,且适合于解决各种工程建筑物表面上的交线问题,为堤坝的施工组织设计、施工放样等提供了一种简便易行的方法,提高了解决实际工程问题的效率,具有很好的工程应用价值．     

碧流河水库防洪决策支持系统集成研究

分析了水库防洪调度决策支持系统中系统集成的迫切性和可行性,探讨了系统集成的思想、原则和关键的解决方案．以大连市碧流河水库的系统集成为工程背景,研究了基于网络数据库和B／S模式,以Web GIS为平台和Java语言开发的分布式、可移植、可扩展的集成系统,并通过分析证明系统集成具较好应用前景。     

流域防洪减灾工程措施方案优选研究

利用河网模型系统MIKE11、MIKE21,模拟计算了流域洪水淹没过程,以可变模糊集理论为基础,建立了流域防洪减灾工程措施方案优选模型.该模型能够确定方案指标对指标特征值区间的相对隶属度、相对隶属函数,并且能够通过变化模型及其参数,合理地选出优属度较高的方案,提高对方案优选的可信度.最后,将该模型应用于大连碧流河水库下游流域的防洪减灾工程措施方案优选,结果表明,该模型计算简便,实用性强,优选结果可信度高.     

基于图论的水库群洪水预报调度系统集成研究

水库群洪水预报调度系统集成管理将是今后重要的研究方向，为此利用图论分析方法，把水库群概化成一张有向图，运用邻接表、邻接矩阵和关联矩阵进行拓扑分析解决了水库群的集成问题．并以图论为基础，利用方案关联表进行方案的拓扑分析，降低了方案管理的复杂性，便于用户使用与管理．实际应用表明，基于图论设计开发的水库群洪水预报调度系统具有较好的通用性、可扩展性与易维护性．     

基于B/S结构的信息查询通用数据模型

采用JAVA技术，设计开发了基于B／S(浏览器/服务器)网络模式的信息查询通用数据模型。在遵循Model—View-Controller(MVC)设计模式的基础上，建立信息查询流程。同时对关系型数据库的概念和操作进行抽象、封装、继承，建立对象化数据库模型。文中还通过XML实现了数据属性映射。文中建立的数据模型具有跨平台性、数据库无关性、通用性、可伸缩性等特点，可显著提高系统的开发效率和运行可靠性。     

混沌时间序列局域预测模型及其应用

为了确定滞时、嵌入维数和最邻近点数运3个混沌时间序列局域预测模型参数,首先利用关联积分法确定滞时和嵌入维数．重构混沌时间序列的相空间;而后在此基础上,提出一种新的预测模型——加权动态局域预测模型．该模型综合考虑了广义自由度和邻近点权重,给出了确定最优邻域的判定指标．实际水文系统的计算分析表明,加权动态局域预测模型具有较高的预测精度,是一种有效的用于混沌水文时间序列的预测模型．