水利智能决策支持系统及智能决策方法
【专利摘要】本发明公开一种水利智能决策支持系统和智能决策方法，水利智能决策支持系统包括数据采集模块、数据传输模块、数据库服务器和用户电脑，数据传输模块通过数据线与数据采集模块和数据库服务器相连，用户电脑通过有线或无线网络与数据库服务器相连；数据采集模块采集现场水利信息，并进行模数转换，得到数字信号的水利数据；述数据传输模块将水利数据从数据采集模块传给数据库服务器；述数据库服务器存储并通过网络向用户电脑提供水利数据；用户电脑根据水利数据实现水利智能决策。水利智能决策方法，包括数据采集、数据传输、数据库服务和智能决策步骤。采用本发明，使水利决策更加客观、准确、及时。
【专利说明】水利智能决策支持系统及智能决策方法
【技术领域】
[0001]本发明属于智能决策【技术领域】，特别是一种基于层次分析法和灰色系统理论的水利智能决策支持系统及智能决策方法。
【背景技术】
[0002]水利作为信息密集型行业，不但承担作水资源的配置与管理工作，还承担作向社会提供有价值的水文水利信息，如降雨、洪涝灾害、台风、山地灾害及潮水等，同时这些信息还为政府及水利行政决策部门进行防洪抗旱、水资源开发利用及水资源管理提供决策支持。
[0003]为及时处理大量的水利信息，中国发明专利申请公开文明书“一种用于水利信息集成及数据综合处理的平台系统”(申请号:201110001478.2，
【公开日】:2011.05.18)包括依次连接的支撑层、资源层、综合集成层和用户层，针对各类异构水利数据进行综合集成。该系统仅限于水利信息的集成，未涉及关键的数据采集及就数据进行综合判断，并未改变水利项目决策中仅凭过去的知识和传统经验做出片面、主观决策的弊端。
[0004]因此，现有技术存在的问题是:水利决策主观性强、失误率高、不及时。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提供一种水利智能决策支持系统，使水利决策更加客观、准确、及时。
[0006]本发明的另一目的在于提供一种水利智能决策方法。
[0007]实现本发明目的的技术解决方案为:一种水利智能决策支持系统，包括数据采集模块、数据传输模块、数据库服务器和用户电脑，所述数据传输模块通过数据线与数据采集模块和数据库服务器相连，所述用户电脑通过有线或无线网络与数据库服务器相连；所述数据采集模块，用于采集现场水利信息，并进行模数转换，得到数字信号的水利数据；所述数据传输模块，用于将水利数据从数据采集模块传给数据库服务器；所述数据库服务器，用于存储并通过网络向用户电脑提供水利数据；所述用户电脑，用于根据水利数据实现水利智能决策。
[0008]所述数据采集模块包括数据采集仪和与之相连的传感器和多功能电压表。
[0009]所述数据传输模块为串行异步半双工RS485通讯接口。
[0010]实现本发明另一目的的技术解决方案为:一种水利智能决策方法，包括如下步骤:
[0011]41)数据采集:利用数据采集模块采集现场水利信息，并进行模数转换，得到数字信号的水利数据；
[0012]42)数据传输:将水利数据从数据采集模块传给数据库服务器；
[0013]43)数据库服务:存储水利数据，并通过网络向用户电脑提供水利数据；
[0014]44)智能决策:利用用户电脑，根据水利数据实现智能决策。
[0015]本发明与现有技术相比，其显著优点:
[0016]1、决策及时:通过现场数据自动采集、自动处理及决策的自动应答,智能决策结果自动传递到硬件，保证了水利决策的及时性；
[0017]2、决策准确、客观:通过主、客观决策方法的互补结合，提高了决策的准确率，将决策失误的可能性降到最低；
[0018]3、计算量小，减小硬件系统负担:。
[0019]下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
【专利附图】
【附图说明】
[0020]图1是本发明水利智能决策支持系统的结构框图。
[0021]图2是图1中数据采集模块的结构原理图。
[0022]图3是本发明水利智能决策方法的主流程图。
[0023]图4是图3中智能决策步骤的流程图。
[0024]图5是图4中灰色关联度分析步骤的流程图。
[0025]图6是水利预警层级架构示意图。
【具体实施方式】
[0026]如图1所示，本发明水利智能决策支持系统包括数据采集模块、数据传输模块、数据库服务器和用户电脑，所述数据传输模块通过数据线与数据采集模块和数据库服务器相连，所述用户电脑通过有线或无线网络与数据库服务器相连。
[0027]所述数据采集模块，用于采集现场水利信息，并进行模数转换，得到数字信号的水利数据；
[0028]所述数据采集模块由数据采集仪和与之相连的传感器和多功能电压表组成，如图
2所示。数据采集仪包括研华模块和数字电压表。
[0029]所述数据传输模块，用于将水利数据从数据采集模块传给数据库服务器。
[0030]数据传输模块为串行异步半双工RS485通讯接口。也可采用其它具有数据传输的模块。
[0031]所述数据库服务器，用于存储并通过网络向用户电脑提供水利数据。
[0032]所述用户电脑，用于根据水利数据实现水利智能决策。
[0033]如图3所示，本发明水利智能决策方法，包括如下步骤:
[0034]41)数据采集:利用数据采集模块采集现场水利信息，并进行模数转换，得到数字信号的水利数据；
[0035]42)数据传输:将水利数据从数据采集模块传给数据库服务器；
[0036]43)数据库服务:存储水利数据，并通过网络向用户电脑提供水利数据；
[0037]44)智能决策:利用用户电脑，根据水利数据实现水利智能决策。
[0038]如图4所示,智能决策步骤(44 )具体为:
[0039]51)从水利数据中提取评估因子；
[0040]52)建立评估属性和各属性下不同方案的比较矩阵；
[0041]53)根据比较矩阵计算出各属性的相对权重和各方案的相对评估值；
[0042]54)对各相对权重进行排序，得到全局权重顺序；
[0043]55)对各子系统进行灰色关联度分析，得到灰色权重顺序；
[0044]56)比较全局权重顺序与灰色权重顺序的异同，如相同，则结束；如不同，则返回步骤(51)。
[0045]如图5所示，对各子系统进行灰色关联度分析步骤(55)具体为:
[0046]61)将原始数据正则化；
[0047]62)指定标准列计算差序列；
[0048]63)求最大差和最小差；
[0049]64)计算灰色关联系数；
[0050]65)计算灰色关联度；
[0051]66)依据灰色关联度排序。
[0052]如上所述，智能决策模块使用AHP方法和灰色系统理论来从主、客观两方面进行决策指标评估，力求所得结果与事实尽最大可能的接近。
[0053]AHP可适用的范围是很广的，可以认为只要是需要做出决策的情况，基本上都可以用层次分析法进行分析解决。
[0054]利用AHP方法，根据自然和工程特征、水文气象特征和洪水特征等特征类型构建了如图6的水利预警层级构架图，并且按照决策者的主观需求对该层级构架图进行AHP方法的分析。这样，便获得了使用AHP方法所得的影响决策的指标的优先级。
[0055]根据AHP方法分析可以得到影响决策的指标的全局权重排序，但由于AHP基于的始终是决策者主观对于决策问题的看法，所以需要运用灰色系统理论对于获得的权重信息进行分析，进一步确认决策的正确性和效率性。灰色系统理论最主要的概念就是挖掘出有限信息中不同特征属性之间的潜在关系。所以灰色系统理论对各子系统进行灰色关联度分析，通过这样的方式将各子系统(或元素)之间的关系量化描述。灰色关联度的基本过程参见图5。
[0056]依据灰色系统理论进行验证，得到的权重排序与AHP方法得到的基本一致，则说明专家们利用AHP的主观判断与客观事实关系相近。
[0057]这样，通过AHP方法与灰色系统理论的互补结合，就组成了更为完备的智能决策系统，从主、客观两方面，尽可能全面、如实地反映真实水利决策中，各个影响指标的优先级，以辅助完成尽可能符合实际的“英明”决策。
【权利要求】
1.一种水利智能决策支持系统，其特征在于:包括数据采集模块、数据传输模块、数据库服务器和用户电脑，所述数据传输模块通过数据线与数据采集模块和数据库服务器相连，所述用户电脑通过有线或无线网络与数据库服务器相连； 所述数据采集模块，用于采集现场水利信息，并进行模数转换，得到数字信号的水利数据； 所述数据传输模块，用于将水利数据从数据采集模块传给数据库服务器； 所述数据库服务器，用于存储并通过网络向用户电脑提供水利数据； 所述用户电脑，用于根据水利数据实现水利智能决策。
2.根据权利要求1所述的水利智能决策支持系统，其特征在于:所述数据采集模块包括数据采集仪和与之相连的传感器和多功能电压表。
3.根据权利要求1所述的水利智能决策支持系统，其特征在于:所述数据传输模块为串行异步半双工RS485通讯接口。
4.一种水利智能决策方法，其特征在于，包括如下步骤: 41)数据采集:利用数据采集模块采集现场水利信息，并进行模数转换，得到数字信号的水利数据； 42)数据传输:将水利数据从数据采集模块传给数据库服务器； 43)数据库服务:存储水利数据，并通过网络向用户电脑提供水利数据； 44)智能决策:利用用户电脑，根据水利数据实现智能决策。
5.根据权利要求4所述的水利智能决策方法，其特征在于，所述智能决策步骤(d)具体为: 51)从水利数据中提取评估因子； 52)建立评估属性和各属性下不同方案的比较矩阵； 53)根据比较矩阵计算出各属性的相对权重和各方案的相对评估值； 54)对各相对权重进行排序，得到全局权重顺序； 55)对各子系统进行灰色关联度分析，得到灰色权重顺序； 56)比较全局权重顺序与灰色权重顺序的异同，如相同，则结束；如不同，则返回步骤(51)。
6.根据权利要求5所述的水利智能决策方法，其特征在于，所述对各子系统进行灰色关联度分析步骤(55)具体为: 61)将原始数据正则化； 62)指定标准列计算差序列； 63)求最大差和最小差； 64)计算灰色关联系数； 65)计算灰色关联度； 66)依据灰色关联度排序。
【文档编号】G06Q10/06GK104134106SQ201310162467
【公开日】2014年11月5日 申请日期:2013年5月5日 优先权日:2013年5月5日
【发明者】李千目, 刘晓迁, 侯君, 夏彬 申请人:南京理工大学连云港研究院