（系统工程专业论文）区域水质预测决策支持系统研究与开发.pdf

摘要 摘要 决策支持系统用定量的方式辅助决策，可以提高决策的效能，并改善 系统的管理，现已经成为信息领域的研究热点之一。而水质管理是一个涉 及多学科、多因素的复杂大系统，它的优劣将直接影响人们日常生活和经 济的发展。因此，把二者有机结合起来，建立区域水质预测决策支持系统 是一项非常有意义的工作。 本论文根据现有的实际情况，以河流水质管理为研究对象，以建立相 应的水质预测模型为核心，以实现基于w e b 技术的水质预测决策支持系统 为目的，进行了以下工作。 1 详细论述了决策支持系统的概念、基本结构、相关技术和发展趋势， 分析了当前我国水质预测管理的现状，提出基于w e b 技术的水质预测决策 支持系统的意义。 2 了解国内外水质预测管理方面的决策支持系统研究成果和方法， 提出基于a n n 和a r 相结合的水质预测模型，并以实际水质数据进行训练仿 真，验证了模型的有效性。同时在不断对a n n 进彳亍训练的实践中，总结出 b p 神经网络的几种改进算法的特性，并就其原理进行比较和选择。 3 。根据历史水质数据的时间序列特性，把时序数据挖掘技术应用到水 质预测上。创造性的提出基于趋势结构序列的水质趋势预测模型，对趋势 结构序列作了严紧的定义和论述，并用历史水质数据的有关参数验证了模 型的有效性。 4 利用面向对象的u m l 建模机制对系统进行详尽设计。根据水质预测 模型的复杂运算特性，特别构建基于i i s5 0 ( i n te r ne t in f o r m a tio n s e r v e r ) 的m a t l a bw e bse r v e r 网络平台。利用f r o n t p a g e2 0 0 2 和 m a t l a b 作软件开发工具，s q ls e r v e r2 0 0 0 作为后台数据库，初步实现基 于b s 的水质预测决策支持系统。 在论文结论部分，对全文进行了总结、并从理论和实践两方面对后续 工作进行了展望。 关键词：决策支持系统；水质管理；水质预测模型：u m l ；w e bs e r v e r t a b s tr a c t d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ( d s s ) h e l p st om a k ed e c i s i o nq u a n t i t a t i v e l y u s i n g i tc a ni m p r o v et h ee f f c c to fd e c is i o na n da m e n ds y s t e mm a n a g e m e n t s o d s sh a sb e c o m eo n eo ff a v o r i t es t u d yi ni n f o r m a t i o nd o m a i n o nt h eo t h e r h a n d ， w a t e rq u a l i t ym a n a g e m e n ti s a c o m p l e xs y s t e m t h a ti n v o l v e s m a n y s u b j e c t s a n df a c t o r s i t s q u a l i t y w i l ld i r e c t a f f e c t p e o p l ed a i l y 1 i f ea n d e c o n o m yd e v e l o p m e n t t h e r e f o r e ，i ti s av e r ym e a n i n g f u lw o r kt od e s i g na d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mf o rw a t e rq u a l i t ym a n a g e m e n t a c c o r d i n g t ot h ea c t u a l c o n d i t i o n ， t h i s p a p e r t r e a t sw a t e r q u a l i t y m a n a g e m e n ta ss t u d yp l a t ，f o c u s o nb u i l d i n g u p w a t e rq u a l i t yp r e d i c t i o n m o d e l sa n dr e a l i z i n gad e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mf o rw a t e rq u a l i t yp r e d i c t i o n b a s e do nw e b t e c h n o l o g y f i r s t ， t h e c o n c e p t ， b a s i c f r a m e w o r k ， c o r r e l a t i v e t e c h n 0 1 0 9 i e s a n d d e v e l o p m e n tt e n d e n c y o fd s si sd is c u s s e di nd e t a i l t h es t a t u so fw a t e r e n v i r o n m e n tm a n a g e m e n ti nc h i n ai s a n a l y z e d ，t h ew o r t ha n ds i g n i f i c a n c eo f t h ed s sf o rw a t e rq u a l i t yp r e d i c t i o nb a s e do nw e b t e c h n o l o g yi sg i v e nt o o s e c o n d ，an e ww a t e rq u a l i t ym o d e lb a s e do na n n a n da ri s p r o p o s e d a n ds i m u l a t i o nr e s u l t s w h i c hu s et h ea c t u a id a t af r o mt h ea u t o m a t i o nm o n i t o r s t a t i o n ，a r eg i v e n o nt h eo t h e rh a n d ，a l lk i n d so fm o d i f i e db pa l g o r i t h m sa r e d i s c u s s e di nt h e o p t i m i z a t i o nt e c h n i q u e s a n d c o m p a r e d w i t h s p e e d a n d m e m o r y ，d i f f e r e n tp r o b l e mt y p e sa p p l i e dt ot h o s ea l g o r i t h m sa r ep r o p o s e d t h i r d ，a c c o r d i n gt d t h et i m e s e r i e sc h a r a c t e ra b o u tw a t e rq u a l i t y ，an e w d a t a m i n i n gt e c h n i q u e b a s e do nt i m e s e r i e s t r e n d i n g s t r u c t u r es e r i e si s p r o p o s e da n di s u s e do nt h ew a t e r q u a l i t yp r e d i c t i o n t h et i m e s e r i e ss e t w a i t i n gf o rm i n i n gi s f i r s tc o n v e r t e di n t oi t st r e n d i n gs t r u c t u r es e r i e ss e t ，a n d t h e nt h ei n f o r m a t i o nu n d e r l y i n gi nt h el a t e s tt i m es u b s er i e so ft h et i m e s e “e s t r e n d i n gs t r u c t u r es e r i e si su s e da sag u i d et oe x c a v a t et h eo r i g i n a lt i m es e r i e s t h e a p p r o a c h e s a r e p r o v e db yu s i n g t h e a c t u a ld a t af r o mt h ea u t o m a t i o n m o n l t o rs t a t l o n f i n a l l y ，t h es y s t e m i sd e s i g n e di nd e t a i lb yu s i n gu m l ( u n i f i e d m o d e l i n g l a n g u a g e ) s o f t w a r ei s d e v e l o p e d w i t hs o m et o o l ss u c ha s f r o n t p a g e ， m a t l a ba n ds q ls e r v e r 2 0 0 0 t h ew e bs e r v e risb u i l do nt h em a t l a b w e bs e r v e rb a s e do nt h ei i s5 0 ，w h i c hc a nm e e tt h ew a t e rq u a l i t yp r e d i c ti n m a t l a be n v i r o n m e n t af e wi m p o r t a n ti n t e r f a c e so ft h es y s t e ma r eg i v e n k e y w o r d s ：d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ，w a t e rq u a i i t ym a n a g e m e n t ，w a t e r q u a l i t y p r e d i c t i o nm o d e l ，u m l ，w e bs e r v e r i 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 水是人类和一切生物赖以生存的物质基础，也是人类文明发展不可缺 少的自然资源。虽然地球表面大部分被水覆盖，但真正可以开采利用的淡 水资源不到地球总储量的1 。虽然地球表面有7 0 8 的面积为水所覆盖， 但其中9 7 5 的水是咸水，无法饮用。在余下的2 5 的淡水中，有8 7 是 人类难以利用的两极冰盖、高山冰川和永冻地带的冰雪。人类真正能够利 用的是江河、湖泊以及地下水中的一部分，约占地球总水量的o 。2 6 。有 人比喻说，在地球这个大水缸里可以利用的水只有一汤匙。 全球水资源分布并不均匀“1 。每年约6 5 的水资源集中在不到1 0 个国 家，约占世界人口总数4 0 的8 0 个国家和地区却严重缺水，尤其是人类使 用水资源的方式也加剧了水资源的紧张形势。在每年消耗的淡水资源中， 家庭用水占8 ，工业用水占2 2 ，农业用水占7 0 。人口的增长和城市化 进程也严重影响着水资源形势。 水污染造成的危害正在加剧”1 。水污染是指水体受到人类活动的影响 而使水的感观、物理化学性质、化学成分、生物组成以及底质状况等发生 恶化的现象。水污染使水的使用价值降低，给水生生物和用水者造成危害， 并加剧水资源短缺的矛盾。随着人口的增长、社会的进步、经济的发展， 水体污染日益严重，成为当今最突出的环境问题之一。 虽然我国水资源总量居世界第六位，但人均水资源只有2 5 0 0 m3 ，仅是世 界人均占有量的1 4 ，列世界第8 8 位3 ，现已经被列为淡水资源严重短缺 的国家之一。根据2 0 0 2 年中国水资源公报统计，全国九大水系都表现出不 同程度的污染，在评价的1 2 3 万公里河长中，超过国家地表水环境质量 标准类的河长占总河长的3 5 3 。淮河流域超标河长百分比为6 9 2 、海河流域为5 9 4 、黄河流域为6 i 4 。水体污染已经直接影响到 生活饮用水和城市集中供水的安全，还造成农业减产、生态环境破坏等方 l 广东1 = 业大学工学硕士学位论文 面的不利影响，水环境问题已经成为我国社会经济可持续发展的重要制约 因素之一。 水质污染比较严重的往往是人口密集、经济发达的地区，而水资源比 较缺乏的地区尤为突出。例如，1 9 9 2 年上海黄浦江受到严重污染，降水连 续发黑发臭3 0 0 天；1 9 9 4 年7 月渭河发生严重污染事故，使附近的3 0 万 人发生饮水困难哺1 。由于每年有大量未经处理或处理尚未达标的废污水排 入江河或用于农业灌溉，使全国受污染的农田已达1 0 0 0 多万h 2 ，损失粮 食1 2 0 亿k g 。据初步调查分析，因水污染造成的经济损失约4 3 0 亿元。 水体污染严重已成为实现中国水资源可持续利用的重要障碍之一。加 强水资源的综合利用，防治水污染，对水环境进行综合治理势在必行。 1 2 水环境管理的现状、面临的问题 1 。2 1 国内外水环境管理研究现状介绍 水环境保护与发展是一个世界性的重大课题，加强水资源管理和水资 源保护已经成为全球性环境整治的首要问题。 国外水环境管理起步早，发展较快，并已取得一定的成果“1 ：1 9 7 7 年， 美国p u r d u e 大学研制了一个简单的河流规划决策支持系统g p l a n ，它仅有 三个构件：对话部件、模型库、数据库。1 9 8 8 年，德国的s c h w a b l a 研制 了环境影响评价d s s ( 简称s u s ye i a ) ；1 9 8 9 年，美国a r n o l d ，u o r l o b ，g t 研制了海湾水质管理d s s ，用于海湾水质规划：1 9 9 0 年，葡萄牙c a m a r a a s 等人也研制了海湾水质管理的d s s 用于污染扩散的计算和污水处理系统的 优化；日本m i k i k ok a i n u m a n 研制了大气环境质量管理的d s s ，用于预测 经济发展对大气中n o ：浓度的影响：1 9 9 1 年，西班牙f r a n c is c oc u b i l l o 等人研制了河流水质管理d s s ；澳大利亚d a v is ，j r 研制了流域政策分析 的d s s ，用于土地利用政策对水库水质的影响分析。 在国内，由于资金和技术等条件的限制，水环境质量管理起步较晚， 2 第一覃绪论 大多还处于信息系统的应用阶段，相应的分析工具比较少，水环境管理的 综合水平不高。随着我国对环境问题的日益重视，对环保科研事业的投入 也在不断增加。我国一些水环境及水流域管理决策支持系统已经研制成功， 并开始投入实际应用。1 9 9 9 年，国家环境保护总局华南环境科学研究所的 曾凡棠、林奎研制了潮汐河网区水环境管理和决策的软件系统，对珠江三 角洲潮汐河网水环境数学模型研究进行了系统的总结”1 。2 0 0 0 年中山大学 的黄平提出了研制水环境管理决策支持系统设计原则与实现功能，并给出 了在广东省谭江的应用实例”1 。2 0 0 1 年广东省环境信息中心开发了“东深 流域水环境管理辅助决策系统”，为监控与管理该地区的水质情况、制定水 质保护决策提供了有力的帮助。 可以预见，随着决策者对决策支持的需求越来越大，同时相关的技术 研究不断成熟，决策支持系统将成为水环境管理中必不可少的重要组成部 分。 1 2 2 水环境管理决策支持面临的问题 水环境管理决策支持系统本身是一项复杂的系统工程，涉及到数学、 统计分析、环境工程、环境规划、数据库管理、软件设计与开发、优化控 制等多种学科，研究内容相对广泛，技术层次相对要求较高。水环境管理 面临的问题主要存在于以下两个方面： 一是方法学方面的相对欠缺，例如，建立水质模型是对河流水质进行 分析的一项重要内容，也是实现水环境管理决策支持系统的技术关键。目 前，常规的零维、一维水质模型都来源于经验公式，对于特定的河流或水 域计算出的结果会有相对大的误差；而二维、三维水质模型则较为复杂。 近年来，国内外许多学者都在寻求利用新的数学工具和系统方法来建立更 为有效的水质模型。 二是实践上的灵活不足，在实现效果上看，许多国内的水环境管理系 统都存在或多或少的困难，需要改进的方面有：问题分析与处理能力较弱， 决策功能有限；界面复杂，非专业人士难于使用：功能单一，难于扩充公 3 众用户；较难实现环境信息的动态显示功能等几个方面。究其原因，首先 是规划由专业技术人员编制，决策者在规划的编制与实施中参与不够，往 往与实际决策脱节；其次，规划的编制周期和更新周期过长，导致与实际 情况脱节；第三是在实旖中缺少反馈和适时的调整。 1 3 决策支持系统在国内外的应用 一、水环境管理决策支持系统国外的应用情况 在国外，特别是工业发达的西方国家，决策支持系统( d e c i s i o n s u p p o r ts y s t e m ，d s s ) 已经进入实际应用阶段。国外开发的d s s 主要支持 企业管理的决策活动，不同程度地改善了决策者和信息决策工作人员的素 质和行为，为各级主管决策提供科学依据。 决策支持系统在水环境管理方面得到了快速的应用：由葡萄牙政府资 助，g a m a r a 等人开发的水环境管理决策支持系统t e j o ，包括有两个数据库 ( 水质数据库和污染数据库) 以及四个模型，采用数据的描述参数来压缩 数据库和转移函数代替扩散模型的方法，解决了维数高引起的运行时间长 的问题。澳大利亚学者d a v is 等人开发的用于分析土地利用与土地管理政 策对水质影响的决策支持系统，在利用专家的知识和经验支持决策上很有 特点。加州大学a r n o l d 和0 r l o b 等人开发的河口管理d s s ，侧重于应用地 理信息系统( g i s ) 和交互式计算机图形技术( i c g ) 支持数据管理、建模过 呈。 1 9 9 4 年由 c u sw a t e r q u a l i t yg r o u p 、 n o r t hc a r o li n as t a t e u n i v e r s i t y 、 n o r t hc a r o l i n a c o o p e r a t i v e e x t e n s i o n d e p a r t m e n t o f b i 0 1 0 9 i c a la n da g r i c u l t u r a le n g i n e e r i n g 等单位联合开发了流域尺度 的非点源污染水质问题决策支持系统软件。 二、水环境管理决策支持系统国内的应用情况 国内的水环境管理决策支持系统的研究，起步较晚，但发展较快，尤其 在流域水环境管理以及防洪决策等方面进行很多研究，并且取得了大量成 果。 太湖流域管理局、河海大学和荷兰d e l f t 水力实验室联合研制开发了 4 第一苹绪论 太湖流域水量水质管理决策支持系统。天津大学李锡研究过水库电站群长 ( 短) 期优化调度决策支持系统，清华大学翁文斌等人对京津唐地区水资源 决策支持系统进行了研究。长江水利委员会与南京水文水资源所等单位共 同开发了“长江防洪决策支持系统”，在分析总结长江中下游防洪决策的经 验和现行防洪调度决策流程的基础上，进行三峡建设期间和建成初期长江 三峡至螺山河段防洪系统的调度决策运行决策研究。黄河水利委员会组织 有关人员开发了“黄河防洪防凌决策支持系统”。太湖防汛指挥系统总体设 计组设计了太湖流域防洪决策支持系统。 1 4 本课题的研究背景及意义 本课题来源于广州市科技计划项目“区域水环境监控及决策支持系统 开发”( 项目编号：c 3 1 8 0 1 ) 。项目从系统工程的角度研究基于预测手段的 水污染总量控制与决策模型，开发基于w e b 技术的决策支持系统。当污染 发生时，能够迅速做出反应，能够准确、合理、有效地采取控制措施，提 高水污染应急控制能力，为环境管理部门和有关政府部门提供辅助决策系 统，通过人机交互系统可以科学的改善决策，将区域水质污染的有害影响 降到最低限度，使水污染决策管理接近发达国家的水平。实现重大区域水 资源保护可持续利用，促进社会经济的持续发展。 当前所开发的水环境管理决策支持系统基本是针对某个流域、某个城 市等特定对象而开发的，均显示出通用性的不足；而且这些系统适用水环 境管理的某个层面，未从系统集成的角度进行整体研究，是有局限的；这 些系统考虑的是点源水环境、流域水环境、城市水环境，对区域水质预测 管理很少涉及。因此，建立区域水质预测决策支持系统是对经济建设与环 境保护协调发展具有重大的意义。 1 5 本论文的研究内容 本论文是以广州市科技计划项目“区域水环境监控及决策支持系统开 s 广东工业大学工学硕上学位论文 发”为依托，以水质管理为对象，以水质预测模型的研究为核心的决策支 持系统研究和开发。本文具体内容共分五章。 第一章为绪论，介绍水环境及其管理的现状、面临的问题与发展趋势， 概述了决策支持系统在水环境管理中的应用状况，指出了本论文的研究背 景和意义。 第二章对决策支持系统及其发展趋势作了概括性描述，重点论述了d s s 的相关技术，这些技术是进行决策分析的基础，也是d s s 的核心实现部分。 第三章在介绍水质预测的基本内容的基础上，提出基于a n n 和a r 相结 合的水质预测模型。同时对人工神经网络及b p 网络作了概述，对b p 网络 的几种改进算法作了比较和选择。最后给出相应的仿真结果，验证了a n n 和a r 相结合的水质预测模型。 第四章，根据历史水质数据的时间序列特性，利用时序数据挖掘的相 关知识，提出基于趋势结构序列的水质趋势预测模型，对趋势结构序列作 了严紧的定义和论述，并用历史水质数据的有关参数验证了模型的有效性。 第五章，利用面向对象的u m l 建模机制对系统进行详尽设计，给出系 统实现的有关技术和结果。 最后对全文进行总结，并给出对未来工作的展望。 第二章决策支持系统概述 第二章决策支持系统概述 2 1 决策定义及分类 所谓决策是指在众多备选方案中选取某一方案以满意地实现一个目标 或多个目标的过程。通俗地说，决策就意味着解决问题。s i m o n 认为决策 的对象包含从高度结构化问题到高度非结构化问题的全系列“1 。 按照对决策内容的分析，决策问题可以分为3 类“”： ( 1 ) 结构化决策：在问题求解的各阶段都能使用确定的算法或决策规 则来确定问题，设计各种解决方案，并从中寻找最优的解。换句话说就是 程序化了的，无需人工干预就能自动完成的决策，如库存报表、零件订货、 生产规划调度等。 ( 2 ) 非结构化决策：在各阶段都不能用确定的算法或决策规则来确定 问题，几乎完全依靠人的直觉做出结论的决策，如人员的录用、公司政策 的制定等。 ( 3 ) 半结构化决策：介于结构化和非结构化决策之间的决策。这种决 策是半程序化的，且需要人工干预，如经费预算、资本的获利分析、股票 管理等。 结构化问题是管理工作中重复出现的问题，解决这类问题有现成的、 确定的方法和步骤，一般由计算机自动完成，很少需要人的介入。非结构 化问题则没有专门的步骤来处理，决策者一般靠经验、主观判断甚至是靠 灵感来处理。而对于半结构化问题，一方面由于问题的复杂性，单凭决策 者的管理经验很难解决这类问题；另一方面，由于数学分析模型的某些简 化假设造成的误差也不能满足解决这类问题的需要，必须由决策者和计算 机共同完成。为了解决半结构化和非结构化问题，人们提出了决策支持系 统的概念。 7 ：蛮三些盔耋三主墨土兰簦兰銮 2 2 决策支持系统介绍 决策支持系统( d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ，d s s ) 是在传统的管理信 息系统( m a n a g e m e n ti n f o r a t i o ns y s t e m s ，m i s ) 理论基础上迅速发展起 来的新型计算机科学，7 0 年代初由美国学者m s s c o t tm o r t o n 在管理决 策系统一文中提出。为了强调系统对决策只能起辅助决策作用，而不是 自动决策，又有人称其为辅助决策系统。 2 2 1 决策支持系统的概念和特征 决策支持系统最初按其功能被定义为一个“注重提高制定决策的效能 而不是效率”的系统“。但是这个定义过于笼统，很多学者试图给出一个 更加正式的、明确的定义。b o n e z e k 将d s s 定义为一个具有a i 功能的问题 解答器“”；l e v i n e 和p o m e r o l 将定义为一个信息处理系统，能够在数据领 域和模型领域上进行启发式推理“”。到目前为止，d s s 尚未有一个学术界 公认的定义。 至此，笔者较为认可的一个定义为：“d s s 是以管理科学、运筹学、控 制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，面 对半结构化或非结构化的决策问题，通过对数据、信息进行分析，利用定 量与定性模型进行仿真、优化，辅助中、高级决策者解决半结构化或非结 构化决策问题的，具有一定智能行为的人机交互系统“。”d s s 能为决策者 提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题识 别，并对各种方案进行分析、比较和判断，为正确决策提供有益的帮助， 从而改变过去领导凭经验、知识等自身素质来做决策的情况，避免主观、 片面等因素引起的重大失误。 决策支持系统( d s s ) 是m i s 的发展与深化。与m i s 相比，d s s 通常具 有以下特征“”： 较强的语言处理和人机交互能力，能够为高级管理决策人员提供非结 8 第二章决策支持系统概述 构化决策问题的有用信息。 拥有以知识为基础的信息存储系统，由数据库、模型库和知识库组成 的知识系统是d s s 的基础。 将数学模型、算法和推理方法结合起来的问题处理系统，能够为用户 提供一种功能很强且使用方便的问题求解语言。 2 2 2 决策支持系统结构组成 d s s 是由会话系统、控制系统、运行及操作系统、数据库系统、模型 库系统等共同构成。其中最基本的一种逻辑结构包括有数据库、模型库、 知识库及其相关的管理系统“。d s s 的运行过程可以简单描述如下：用户 通过界面输入要解决的决策问题，界面管理系统收集数据、处理信息，根 据知识库中已有的知识，与用户交互，直到决策问题明确，然后系统选择 适用的模型，通过调用模型计算出分析结果，最终提交给用户。d s s 几个 部分的关系如图2 1 所示： 图2 一l d s s 各部分之间的关系 f i g 2 1 e a c hp a r to fd s sr e l a t i o n d s s 系统是在 l i s 基础上发展起来的，但是核心功能有所转变。m i s 以 数据库为核心进行数据处理，即进行数据的增加、删除、修改、数据的查 询和统计以及报表输出等。而d s s 以模型库为基础，对m i s 提供的大量数 据进行分析、处理，给出决策层次上的信息，为各级领导者的决策服务。 o 广东工业大学工学硕士学位论文 下面重点介绍模型库及其管理子系统。 模型库用来存放模型。模型总是以某种计算机程序形式表示的，如数 据、语句、子程序甚至于对象等。这种物理形式在模型库中具体为：模型 名称及相关的计算机程序、模型功能的分类、模型的输入输出数据、控制 参数等属性。模型可以以某种方式运行，进行输入、输出、计算等处理。 有些系统根据模型的实现方法不同又把模型库分为模型库和方法库两个子 系统。 模型库管理系统用来管理模型库。为了适应模型的静态与动态特性， 模型库管理系统有两方面的功能：一是模型库静态管理。其功能包括：模 型库的建立、删除、模型字典的维护，模型的添加( 登录模型的有关属性) 、 删除、检索、统计等功能，有关模型的各种计算机程序的维护( 如源程序、 执行程序等的管理与维护) 。二是模型的动态管理( 即运行管理) 。模型的 动态管理控制了模型的运行。模型不但可以单独运行，还可以组合运行。 运行控制机构必须能够提供顺序、选择、循环三种基本的运行控制机制。 模型的动态管理还负责模型与数据库部件之间的联系。在模型运行时，规 定输入输出数据的来源及去向，并同数据库管理系统进行数据交换。 2 3 d s s 的相关技术 d s s 是以管理学、运筹学、控制理论和行为科学为基础，以信息、仿 真和计算机等技术为手段，综合利用现有的数据、信息和模型，辅助决策 解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互系统。d s s 涉及多种技术， 本文主要介绍以下几种： 2 3 1 数据仓库( d w ，d a t aw ar e h o u s e ) 决策支持系统在数据处理、组织与管理方面与传统的m i s 有很大差别， 它除了通过对历史与现状信息、系统内与系统外的数据进行加工处理，还 要产生诸如预测结果、决策方案的实施条件与产生的后果及影响等增值数 i 0 据。但常规的关系型数据库自身的局限性已经无法满足决策支持系统对较 大规模决策支持数据的分析，一种适用于决策支持系统数据组织与管理的 技术应运而生，这就是数据仓库技术。 数据仓库的创始人w h i n m o n 在他所著的建立数据仓库一书中对 数据仓库定义为：数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间 的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库是一个综合 的解决方案它能对原始的操作数据进行概括与凝聚并转换成有用信息以易 于理解的方式呈现出来，同时它能管理包括历史数据在内的大量信息，支 持随机的、动态的查询并给出分析报告，以帮助管理部门做出更符合业务 发展规律的决策。 数据仓库的工具很多，其中主要包括数据挖掘( d m ，d a t a 鲢i n i n g ) 和 联机分析处理( o l a p ，o n 一1 i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s i n g ) 】。数据仓库用 于数据的存储和组织，o l a p 用于信息的多维分析，数据挖掘则致力于知识 的自动发现，三者的应用构成了数据仓库系统的基本内涵。 2 3 2 数据挖掘( d m ，d a t am in in g ) 数据挖掘( d m ) 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机 的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信 息和知识的过程“”。它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能 等多种技术，技术含量高，实现难度大。一般情况下，数据挖掘都要先把 数据从数据仓库中拿到数据挖掘库( 动态数据库) 和数据集市中，数据挖 掘库可能是数据仓库的一个逻辑上的子集，两不一定是物理上单独的数据 库。 数据挖掘是从数据库中发现知识的全过程中的一个特定步骤，是一种 计算机高级处理技术。一般来说，不存在一个普遍适用的数据挖掘方法， 一个方法在某个领域有效，但在另一个领域却可能不适合。因此，研究和 开发适合某个实际领域的数据挖掘技术已经成为当今众多学者研究的热 点。 广东工业大学工学硕士学位论文 广义的数据挖掘过程可以表达为：确定挖掘对象数据、准备数据、挖 掘算法执行、结果的解释和评估如图( 2 2 ) ，某些阶段在具体实施中可能 需要重复多次。 图2 2 数据挖掘过程 f i g 2 2t h ep r o c e s so fd a t a m i n i n g 数据挖掘系统的出现代表着常规决策支持系统的基础结构的转变，数 据挖掘提供了描述性分析法( 如：关联分析，序列分析，聚类分析，滤除 分析) 和预测性分析法( 如：分类，统计回归) “。数据挖掘常用的技术 有：信息论( 决策树法) 、集合论( 覆盖正例排斥反例法、a q 法、粗集法) 、 仿生技术( 神经网络法、遗传算法“”) 、统计分析( 关联分析、聚类分析等) 、 模糊数学等技术。 数据挖掘的对象可以是时序数据、空间数据、文本数据甚至多媒体数 据。本文主要研究对历史水质数据的预测问题，由于水质数据的时间序列 性，故此本文将主要介绍时序数据挖掘问题，详见第四章。 2 3 3 联机分析处理( 0 l a p 。0 n - l jn ea n a iy t i c a l pr o c e s s ) 关系数据库之父e f c o d d1 9 9 3 年首次提出0 l a p 的概念，其基本思想 是使管理者能够通过各种角度操作企业数据。根据o l a p 委员会的定义， o l a p 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中 转化出来的，能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维持的新信息进 行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技 术。0 l a p 还可以管理决策所需要的总结数据，而总结数据一般都是以实视 图的形式出现在数据仓库中。 o l a p 的核心技术是“维”的概念，维是人们观察数据的一些特定角度， 是考虑问题时的一类属性的集合，例如时间维、地理维等。每个0 l a p 多维 第二章决策支持系统概述 数据集对应唯一的包含有分析对象字段的事实数据表，而每个事实数据表 根据用户需求对应多个维度表。事实表与维度表一般通过星形模式或雪花 模式存储。根据供给用户接口的数据存储方式不同，0 l a p 可分为三种结构， 基于关系数据库的o l a p ( r o l a p ) 、基于多维数据库的0 l a p ( m o l a p ) 以及混合 型o l a p ( h o l a p ) 。0 l a p 的分析方法有：切片和切块法( s l i c ea n dd i c e ) 、 钻取法( d i l l ) 和旋转法( r o t a te ) ”“。 2 3 4 地理信息系统( g i s ，g e o g r a p h i cin f or m a t io n s y s t e m ) g i s 是为解决资源与环境等全球性问题而发展起来的技术与产业。g i s 系统是能够处理空间数据，包括空间数据输入、空间数据存储和检索、数 据处理和分析、数据报告，即地理信息系统是以采集、贮存、管理、分析 和描述整个或部分地球表面与空间地理分布有关数据的空间信息系统”“。 g i s 的数据从类型上包括空间数据和属性数据。空间数据是g i s 的核心， 它是由点、线、面构成，是构成地图图层的基本数据。 g i s 系统将描述位置( 地方) 的层信息结合在一起，通过这些信息可 以更好的认识这个位置，可以按照需要选择运用哪些信息层。g i s 将数据 库技术与图形技术有机的结合在一起，具有快速空间查询、属性查询、空 间与属性相互查询以及空间分析功能等长处，能支持与水文和水环境有关 的地理空间数据的获取、管理、操作、分析、模拟和显示，解决复杂的水 资源、水环境规划和管理问题，因而在国内外水资源和水环境领域得到越 来越广泛的应用幢。 2 4 d s s 的发展趋势 随着人工智能、数据仓库、数据挖掘、i n t e r n e t 等技术的不断创新， 决策支持系统也向智能化、分布式和综合化方向发展。针对不同对象，相 应地可以增加知识库、专家库、数据仓库，以及基于w e b 技术的多智能体 ( m u l t i a g e n t ) 等模块，使决策支持系统的功能越来越强大，所提供的决 广东工业大学工学硕士学位论文 策更精确。由高洪深、陈文伟等提出的基于d w 、o l a p 、d m 、专家系统( e s ) 的综合决策支持系统( s y n t h e t i cd e c is i o ns u p p o r t s y s t e ms d s s ) 已经 成为该领域中最有生命力、最有前途的方向。 2 5 小结 本章介绍了决策及决策支持的基本理论、概念及其特征，重点论述了 d s s 的相关技术，这些技术是进行决策分析的基础，也是d s s 的核心实现 部分。对决策支持系统的发展趋势作了概括性描述。 1 4 至三耋量王：= ：翟竺生銮墨鎏型篓羞：鎏 一 第三章基于a n n 和a r 的水质预测模型研究 人工神经网络( a n n ) 的研究近年来取得了巨大的进展，在模式分类、 函数拟合、信号预测与信号处理等领域得到了广泛的