【摘 要】
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长江大保护是一个复杂的系统工程,针对长江大保护工作城市水系统复杂多样、参与方众多、工程建设难度大、运维周期长等特点,在分析国内外智慧水务行业现状的基础上,梳理总结智慧水务特征,并从战略、业务、管控3个层面分析长江大保护实施过程中的智慧水务需求,明确智慧水务建设目标,深入剖析长江大保护智慧水务工作中面临的顶层规划缺失、各参与方整合程度低、业务主导能力不足、监测数据质量难以保证、数据孤岛、碎片化管理等问题,并提出对策建议,明确实施路径和预期效益,为探索长江大保护组织、管理和运营的新模式,提升长江大保护项目、运
【机 构】
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上海勘测设计研究院有限公司,上海 200241
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长江大保护是一个复杂的系统工程,针对长江大保护工作城市水系统复杂多样、参与方众多、工程建设难度大、运维周期长等特点,在分析国内外智慧水务行业现状的基础上,梳理总结智慧水务特征,并从战略、业务、管控3个层面分析长江大保护实施过程中的智慧水务需求,明确智慧水务建设目标,深入剖析长江大保护智慧水务工作中面临的顶层规划缺失、各参与方整合程度低、业务主导能力不足、监测数据质量难以保证、数据孤岛、碎片化管理等问题,并提出对策建议,明确实施路径和预期效益,为探索长江大保护组织、管理和运营的新模式,提升长江大保护项目、运维、调度、绩效全过程的智慧管理水平,最终实现从依靠经验化的管理模式向高效智能的智慧化管理模式转变服务.
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水情信息化是构建具有预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系的重要组成部分.然而,在服务支撑能力与社会发展需求大幅度提升的同时,云南水情信息化建设相对滞后.因此,为加快提升云南水情信息化程度,从数据资源构建、专业系统开发、综合平台集成3个方面,明确提出“自下而上、上下统筹”的信息化建设的总体思路.强调以Hadoop大数据生态组件为主,从实时和历史数据、数字地图方面构成企业级水文大数据;以需求为导向,提质增效为目的,突出专业性,采用微服务开源框架,加强业务系统开发;以大数据、云平台和微服务,围绕“一个中心,
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为了研究水利工程事件的风险状态,引入了机器学习中的因子分解机模型对水利工程事件的风险因素及风险状态进行分析.以修订的人为因素分析与分类系统(HFACS)中的风险因素作为事件数据分析指标,采用因子分解机(FM)理论,并利用数据库对因子分解机模型进行训练和测试,建立了风险因素交叉情况下的风险状态分析模型,根据该模型可以确定风险因素之间交叉项因素的关系并能够表达事件整体的风险状态.结果 表明:利用数据库对因子分解机模型进行训练,能够较好地解决风险因素交叉项计算问题,计算出事件交叉项之间的关系,得出与水利工程相匹
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