[發明專利]基于平行系統的水利實驗模擬系統及實驗模擬方法

有效

• 申請號: 201010253535.1
• 申請日: 2010-08-12
• 公開（公告）號: CN101930566A
• 公開（公告）日: 2010-12-29
• 發明（設計）人: 李建勛;解建倉;陳田慶;郭建華;李維乾;孫博;馬增輝;秦濤;楊明祥
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06Q50/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 羅笛

1.一種基于平行系統的水利實驗模擬系統，其特征在于：包括過程參數及數據預測分析模塊(1)和學習記憶模塊(3)，過程參數及數據預測分析模塊(1)與數據(2)、數據集成模塊(4)、預報模型模塊(5)和預報結果(6)分別連接，學習記憶模塊(3)與數據(2)、數據集成模塊(4)、預報模型模塊(5)和預報結果(6)分別連接，數據(2)、數據集成模塊(4)、預報模型模塊(5)和預報結果(6)依次連接；

過程參數及數據預測分析模塊(1)內部包括數據擬合引擎(11)、數據挖掘引擎(12)、問題分析引擎(13)、知識應用引擎(14)、參數分析引擎(15)五個組件組合而成；

數據集成模塊(4)通過采用數據生成與數據集成的雙通道集成方式，利用過程參數及數據預測分析模塊(1)中的數據擬合引擎(11)來生成所需數據，并且根據實際獲得數據的不斷豐富而不斷地修正計算結果；

預報模型模塊(5)內封裝了所有的主流水文預報模型，也能夠使用系統外部提供的模型；

學習記憶模塊(3)用于完成數據和知識的積累，包括編碼組件(7)、反饋數據(8)、解析引擎(9)、補充數據(10)組合而成。

2.根據權利要求1所述的水利實驗模擬系統，其特征在于：

所述的數據擬合引擎(11)用于根據已知離散數據或者歷史數據來擬合模塊運行所需數據；

所述的數據挖掘引擎(12)用于對數據(2)中的歷史數據和知識積累進行排序，在排序的基礎上利用二分法對數據進行檢索，檢索結果為精確的數據或是滿足一定條件的數據集；

所述的問題分析引擎(13)用于提高知識應用的準確性；

所述的知識應用引擎(14)用于將知識應用到具體問題的求解中；

所述的參數分析引擎(15)用于解決先計算出來的參數等待未計算出來的參數的問題。

3.根據權利要求1所述的水利實驗模擬系統，其特征在于：

所述的反饋數據(8)是平行系統在數據集成、參數預測、模型預報以及知識應用過程中生成的用于反饋調節或者豐富以上過程的數據；

所述的解析引擎(9)根據歷史數據和知識的結構對反饋數據和補充數據進行解析，將解析出來的數據統一使用屬性：屬性值的方式存儲；

所述的補充數據(10)是平行系統運行過程中從外部后續集成的，用來豐富現有歷史數據和知識的數據；

所述的編碼組件(7)包括知識編碼組件(16)和數據編碼組件(17)，是保證歷史數據和知識標準化存儲的工具，根據知識和歷史數據的格式將解析引擎產生的數據進行編碼，分別生成知識累積和歷史數據。