关键词： 盐灌船闸   通套闸管理   决策支持系统   下游水位预测   智能调度系统  

摘要： 江苏省位于我国东部沿海地区，内河航运资源丰富，1978年改革开放后，江苏省高度重视内河航运基础设施的建设，不断促进内河运输市场繁荣发展，目前已经成为我国内河航运最发达的省份之一。船闸作为航道上重要运输节点，是保障内河航运安全的基础，目前内河船闸也常常成为航道拥堵的节点，如何加快船闸过闸效率是提升内河航道效率的关键之一。　　通过借鉴国内外相关船闸调度经验和研究成果，对比分析船闸通闸和套闸这两种方式，并充分结合现状盐灌船闸运调模式，针对潮汐性船闸-盐灌船闸的主要特点进行重点分析，从而确定了以水位预测、通套闸调度切换、安全监控、智能调度为研究重点。　　本文搜集了盐灌船闸历年水文观测资料，通过累计频率分析法，对防洪水位、最高最低通航水位、平均水位、平潮时间、组合水位等特征水位进行了研究。基于潮汐河流潮位的重点研究分析，通过调和分析和预报的方法分析预报潮汐性船闸潮位过程，从而为开放通闸计划的制定提供了支撑和理论依据。以盐灌船闸为例，可以在调和分析的基础上，进行灌河、盐灌船闸下游水位预测模型的建立，提前做好开放通闸的准备。　　其次对通闸和套闸模式进行切换研究，并确定了智能调度系统的目标，对潮汛及通闸条件进行了阐述，从安全性、可行性和可操作性角度出发，论证了盐灌船闸具备实行通闸模式的条件。　　再次本文对通闸运行管理信息化保障支持系统进行了初步设计，建立了水位分析与通闸预报系统结构图，形成了决策辅助支持系统结构和系统技术架构，并考虑了与外部系统的接口设计。并提出依托信息技术建立通闸运行管理信息化保障支持系统，针对水情、气象和船舶流量等情况，优化船闸运行方式，实施船闸的智能调度操作，进一步实行船闸分段控制的管理策略。　　本文以盐灌船闸为例，通过结合水情监测系统，实现数据分析和应用，实现了智能调度系统的初步设计，最大程度的利用潮汐开通闸，免于经验操作的盲目性，提高通闸运行的安全度，还可为今后修订船闸规范提供实际依据。

关键词： 国家教育科学决策服务系统   证据整合   决策支持  

摘要： 国家教育科学决策服务系统不能被简单静态地视为集成数据的计算机系统，其支持教育决策功能的实现是以证据整合为关键基础。案例分析发现：在何以支持好的教育决策上，国家教育科学决策服务系统基于数据同时超越数据，通过时空维度的证据整合，为教育决策提供高质量的证据，并提高决策者采信证据的动力。

关键词： 微电网   决策支持系统   Agent   故障诊断   经济运行  

摘要： 微电网作为分布式电源接入大电网的有效途径,目前已成为研究的热点。世界各国先后建立了微电网示范工程,并对微电网开展并/离网、能量管理等研究。微电网能量管理大多将研究放在系统功率调度和协调控制上,完成微电网的稳定运行,而微电网运行故障处理、微电网经济调度决策支持、运行状态分析等内容研究还没有有效的开展。本文在微电网能量管理系统研究的基础上提出微电网运行决策支持系统,将微电网故障处理,能量管理等功能集中在一套系统中,提高了微电网运行的可靠性,安全性和经济性。本文围绕微电网运行决策支持系统设计、开发和实现所做的主要工作和创新点如下:(1)对微电网运行状态进行梳理,结合微电网的安全、稳定、经济运行需要解决的问题提出了基于多Agent的微电网运行决策支持系统的三级层次新架构,即中央管理级,协调级以及执行级,并明确了各级中相关Agent的功能要求。(2)建立了各级Agent的模型:在光伏发电预测Agent建模中,提出一种基于QPSO-SVM的预测算法,提高了光伏发电的预测精度;在经济运行Agent建模中,以系统运行成本最低为目标建立了决策目标函数,使用粒子群算法优化了决策变量;此外,为解决对微电网故障诊断建模的困难,本文将专家系统应用于故障诊断Agent,提出利用专家知识和离线仿真相结合的方法建立故障诊断知识表,成功解决了微电网故障诊断的难题。(3)应用JADE平台,根据高复用性的MVC软件框架,开发设计了基于MAS微电网运行决策支持系统。最后,本文在所开发的系统上验证了系统决策运行方案的经济性和故障诊断决策结果的正确性。

关键词： 信息集成   综合集成   决策支持   知识图  

摘要： 信息集成能够实现异构信息源的有效整合,通过集成的方式为用户提供信息服务,让信息做到决策的依据.基于此,本文先是研究了支持综合集成的信息集成平台的设计,然后研究了支持综合集成的信息集成平台的应用,以期建构信息集成平台,帮助专家进行决策,发挥更大的作用.

关键词： 电子商务   物流   供应链管理   供应链协同  

摘要： 在阐述电商产业与物流产业关联的基础上,就义乌电子商务与快递物流业协同发展现状进行分析,以探讨义乌电子商务与物流行业供应链协同发展策略.

摘要： Global climate changes increase the risk of extreme weather events, posing a threat to our society. To reduce the impact of such events, efficient emergency management is crucial. Extreme weather events are characterized by a myriad of information from various sources which emergency managers must systemize and understand to make the right decisions. Automaton can be utilized to ease the demands on emergency managers by developing a decision support system. However, automation of prior human tasks is challenging and trust in automation is essential to deal with these challenges. The aim of this thesis is therefore to explore (1) emergency managers' reflections about a decision support system in the context of extreme weather and (2) how learned trust in the model from K. A. Hoff and Bashir (2015) works in this context. As there are different ways to develop decision support systems, the differences between a system based on machine learning and a traditional system has been investigated within these two aims. Ten participants tested a prototype of a decision support system, half tested a traditional system while the other half tested a system based on machine learning. To investigate the first aim, they were interviewed in a semi-structured approach using the SWOT format which was analyzed inductively. The second aim was investigated using a specific interview guide to capture learned trust, which was analyzed deductively. The themes from the inductive analyses were (1) aspects and characteristics of the system, (2) users of the system, (3) operational context, (4) interaction with the system and (5) decision making. The results provide valuable insight for further development of decision support systems. Moreover, the deductive analysis indicates that learned trust from the model of trust by K. A. Hoff and Bashir (2015) is relevant in this context, with some suggested adjustments that should be further addressed. There were no major differences between the particip

关键词： 成品油管道   输油站   油罐   液位开关   逻辑保护   维护  

摘要： 在成品油管道中间的输油站场,根据输油工艺设计需要,在站场建有污油罐、泄压罐和大型储油罐区。在油罐顶部和油罐外壁通常安装音叉液位开关,用于检测罐中油品高高和低低液位,并参与油罐的联锁逻辑保护。在生产运行管理中,结合对E+H音叉液位开关的维护案例,分析探讨总结液位开关的维护方式,并推广应用,提高设备运行的稳定性和完好性,进而提高生产运行管理水平。

关键词： 机场道面管理系统   道面性能预估   非线性混合效应   GIS技术   决策支持  

摘要： 机场道面管理系统是顺应日渐提高的道面养护管理要求而发展起来的信息管理技术，它使道面管理更加客观化、信息化和科学化。文章对机场道面管理系统进行了研究及发展趋势预测，具体研究内容如下：　　(1)通过介绍道面管理工作的主要内容，包括对道面及其相关附属设施性能状况的巡视调查、维修保养、编制维护计划等内容，再结合机场道面的管理模式，对道面管理业务进行流程设计与优化。　　(2)对管理系统进行分模块的剖析，包括基础信息管理模块、道面日常维护管理模块、道面评价模块、道面维护决策模块、GIS模块，阐述了各模块所发挥的功能;再对道面维护决策模块的核心—道面性能预估模型进行研究，提出了基于非线性混合效应的道面性能预估模型。　　(3)结合机场道面管理系统在虹桥机场的应用，对道面管理系统的应用效果进行分析。通过系统的应用，为道面的维护管理提供了多方面的决策支持，有效的提高了虹桥机场道面管理工作的效率，且系统经长时间的使用所累积的大量道面管理过程数据能为道面的维护决策提供充足的技术参数。　　(4)文章最后对机场道面管理系统的发展趋势进行分析，分为两个方面：第一方面是管理系统采用通用组件的形式，将上海机场道面管理系统(SHAPMS)扩展为中国机场道面管理系统(CAPMS)，能通过“通用组件拼装+GIS定制+机场个性需求定制”的集成方式，快速构建满足各地机场实际需求的机场道面管理系统;第二方面是道面维护决策模型的建立基于道面全寿命，即分析道面的规划、设计、施工、评价、养护、改建或重建等各个阶段的道面使用状态，建立科学、高效的机场道面全寿面管理系统，可以最大限度地维持道面的长期使用性能，并实现整个分析期内维护资金的优化。

关键词： 城市扩展   GIS   基于智能体模型   情景模拟  

摘要： 我国正处于城市化发展的快速阶段,选择科学的城市化发展道路与模式至关重要。在当前新型城镇化建设与智慧城市建设的背景下,为推进新型城镇化战略,需要提高城市规划科学性,提高规划人员的决策理性与科学性。为推动城市的健康发展,需要把握城市增长客观规律。集成各新兴技术,建立融合高质量地理信息提取、时空过程机制分析、空间扩展模拟的规划决策支持系统,将有助于认识历史过程,支持未来规划。因此,构建“自上而下”与“自下而上”相融合的规划决策支持模型,有助于理清现状、理解城市空间演化过程及预测城市空间扩展方向,从而为提高城市规划空间决策的合理性与科学性、促进城市可持续发展提供有用的决策支持。研究以常州市常武地区为例,结合面向对象影像分类、随机森林算法、扩张指数、基于智能体的模拟模型,提取1991-2015年的建设用地信息,分析城市空间扩展的时空演变过程,模拟不同情景下的建设用地规模与布局,以期为城乡规划、土地利用规划提供决策支持。通过本文研究,得出如下主要结论:(1)基于随机森林的面向对象影像分类,可根据样本的光谱、几何、纹理等特征自动探索分类规则,自动构建规则集。且研究区1991-2015年共6期Landsat影像分类的总体精度和Kappa系数分别超过了 94.04%和0.90,证明分类质量很好,验证了基于随机森林面向对象影像分类方法的有效性。(2)通过应用扩张强度指数与景观扩张指数于1991-2015年基于随机森林的面向对象影像分类结果,发现研究区建设用地扩张强度与类型存在时空差异。研究期内研究区建设用地规模增幅较大,增长快速。研究区建设用地经历了高速扩展(1991-1995),中速扩展(1995-2000),第二次高速扩展(2000-2005)和低速扩展(2005年以后)。其扩展类型从1991-2000年的以边缘式和飞地式扩展为主要扩展类型,到2000-2005年的边缘式为主导,到2005年后以边缘式和填充式为主要扩展类型,meanLEI的持续增长显示研究期内研究区从扩散走向聚集的过程。(3)本研究构建的“上下结合”的基于智能体的模拟模型可用于城市空间扩展模拟。本研究通过设计依据土地利用规划层级体系,设计“自上而下”三级智能体,从第一层级智能体的总量与限制条件控制,到第二层级地方政府智能体与第三层级土地利用者智能体的交互确定允许建设区和有条件建设区,到第三层级三类土地利用者智能体在确定的允许和有条件建设区内新增建设确定新增建设用地布局。针对本研究假设第二层级智能体的完全理性,根据建设用地扩展主要驱动因素构建建设适宜性评价体系,应用Logistic回归计算第二层级智能体选择概率。针对本研究假设第三层级智能体的有限理性,从第三层级各智能体区位选择偏好出发,构建不同建设适宜性评价体系,使用AHP层次分析法确定权重计算其客观适宜性评价结果,使用学习型函数完成每年综合适宜性的迭代,采用蒙特卡罗方法选择新增建设用地。经调参校正,Lee-Salle指数与Kappa系数均大于0.8证明模拟精度很好,模型可用。(4)设计趋势持续式、新增减量式、保护开发式三类不同情景,实现不同建设用地总量控制和不同限制建设条件下的模拟,有效安排建设用地空间格局。结合研究区的人口与建设用地规模的实际情况与增长趋势可得出,建设用地增量“减量化”是当下大势所趋,在这样的背景下要使建设用地更为集聚的有序布局,可参考保护开发式划定允许和有条件建设区,进行管制区的引导。

关键词： 大数据   日志分析   决策支持  

摘要： 随着需要运维的网站、应用系统和APP在数量和运行时间上的不断增长,作为运维工作主要数据源的日志正呈现几何级数的爆炸式增长.为了有效地解决运维工作中日志数据的数据孤岛问题,通过深度挖掘、交叉复用和多角度分析,结合技术背景复杂架构种类繁复的实际运维工作场景,设计并搭建了一套日志收集和分析系统,实现了日志大数据分析和处理,从异常使用、风险根源挖掘和风险预测方面为运维管理工作提供及时有力的决策支持,为运维工作的降本增效提供了新的思路和有效的实践.