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时间:2020-03-25
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1、第32卷第1期人民黄河Vo1.32.No.12010年1月YELL0WRIVERJan.,2010【水利水电工程】水利工程管理数据挖掘模型研究韩红旗(华北水利水电学院管理与经济学院,河南郑州450011)摘要:水利工程管理数据挖掘模型构建要考虑到数据仓库建设及与原有GIS集成问题。数据仓库可以将异构的数据源统一到语义一致的模式下,是建设数据挖掘系统的基础。数据挖掘系统与GIS集成的方式有嵌入式、松散耦合式、紧密耦合式3种,紧密耦合式是两者集成的最好方式。对水利工程管理数据的挖掘宜采用基于OLAP和OLAM的探查性数据挖掘模型。关键
2、词:水利工程管理;空间数据挖掘;数据挖掘模型;地理信息系统;数据仓库中图分类号:TV697文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1002—1379.2010.01.035在水利工程建设和管理中积累的海量数据,大部分是空间据仓库需要解决两个方面的问题:如何集成来自异构数据源和数据,其中蕴藏了丰富的知识,对它们的理解有助于提高管理系统的空间数据;如何在空间数据仓库中实现快速而灵活的联能力和决策水平⋯。近年来兴起的数据挖掘技术,为处理和分机分析处理⋯。析海量数据提供了强大的支撑。所谓数据挖掘,就是从海量数影响水利工程建设和
3、管理决策的数据来源是丰富多样的,据中发现潜在的、有价值的知识的过程。传统的数据挖掘技术如气象数据库、蓄滞洪区空间分布式社会经济数据库、雨情和和方法一般作用于非空间数据,而水利工程管理方面的数据不水情数据库、水旱灾情数据库等,它们往往存在于异构的环境仅包括非空间数据,而且包括大量的空间数据。空间数据除了中,可能来自于不同的系统,数据格式多种多样。为了能够进具备非空间数据的特征外,还有拓扑、方位和距离等特征,因此行空间数据的分析和处理,首先需要对这些异构数据进行清其挖掘技术的实现存在特殊性。李德仁院士首次提出空间数洗、变换和集成,以清
4、晰一致的格式存放在数据仓库中,然后可据挖掘这一概念后,国内外不少学者对此开展了广泛的研以调用相应的数据挖掘算法获取知识。利用空间数据仓库技究一。术,可以对异构的各类信息进行过滤、集中和综合,完成水情信在水利工程管理中使用数据挖掘技术,要考虑如何建立一息采集、工情信息采集、防汛抗旱信息接收、处理等,在此基础个适合水利工程管理特点的模型。首先,水利工程是一个系统上还可以进行汛情分析、暴雨洪水预报、灾情评估以及旱情预工程,为实现有效管理往往需要多领域、多部门的专家相互协测等。作,一项重要决策的做出往往需要对历史数据从各种维度进行交互探查
5、或查询驱动的数据挖掘主要基于空间数据仓库、分析,反复考虑各种因素,综合各个专家的意见才能形成,而不OLAP(On—LineAnalyticProcess,联机分析处理)和OLAM同的专家和决策者会从不同的角度来分析数据,因此对水利工(On—LineAnalyticMining,联机分析挖掘)技术,这些技术基于程数据的挖掘需要采用交互探查或查询驱动的方法,在技术实多维数据模型。在多维数据模型中,往往围绕某些中心主题组现上需要采用数据仓库和多维数据立方体支持这种探查式的、织数据,将数据视为立方体形式。数据立方体允许从多维对数快速的联机
6、查询和分析。其次,目前水利工程业务管理系统的据建模和观察,它由维和事实来定义。数据仓库有星型模式、主体是GIS,大部分空间数据由GIS系统生成,对空间数据的查雪花型模式或事实星座型模式,在这3种结构中,星型模式提询、计算、分析和可视化显示是一种复杂的技术,如何将原有的供了简洁而有组织的仓库结构,便于进行OLAP和OLAM操GIS系统中的数据与数据挖掘系统集成以进行复杂的空间数据作,因此是空间数据仓库建模的较好选择。相比于传统的数据处理,成为需要解决的重要问题。立方体,空间数据立方体中存在非空间维、空间到非空问维和空间到空间维3种类
7、型的维,有数值度量和空间度量2种不同1空间数据仓库和多维数据立方体的度量⋯。巨大的计算和存储开销,需要在联机计算代价和空间聚集计算及存储代价之间进行平衡。水利工程管理所面对的海量数据来自于异构的环境,而数据仓库是处理海量数据的关键技术,它可以将不同来源的数据收稿日期:2009一O1_20基金项目:华北水利水电学院青年基金资助项目(HSQJ2006026);河南省科技统一到语义上一致的环境下。空间数据仓库是面向主题的、集攻关计划项目(0624220107)。成的、时变的和非易失性的非空间和空间数据的集合,用于支作者简介:韩红旗(19
8、7l一),男,河南洛阳人,讲师,硕士,主要从事数据挖掘、信息系统研究工作。持空间数据挖掘和与空间数据相关的决策过程。建立空间数E·mail:bithhq@163.com·73·人民黄河2010年第l期2.3紧密耦合式2数据挖掘系统与GIS系统集成的
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