水利水电工程建设中的数据挖掘技术

水利水电工程建设中的数据挖掘技术

宁杰

身份证号：370181198911152122

摘要：近年来，随着我国科技的快速发展和进步,传统的施工工艺技术已经不能维持工程事业良性的发展,水利工程管理起到至关重要的作用,而数据挖掘技术由于其具备高效研究、分析、汇总数据的功能,在水利工程管理中备受关注,同样在我国科研领域也占据举足轻重的地位。近年来,随着水利工程在我国不断兴建应用,整个水利工程事业的发展走向直接取决于数据挖掘技术是否持续更新和优化。但是,目前水利水电工程建设中的数据挖掘技术仍旧存在许多技术难题,文章除将系统的研究数据挖掘技术在工程管理中的应用之外,还对数据挖掘技术在水利工程应用中存在的各种技术难题进行了分析,以期为后续水利工程事业的良性发展提供一些理论基础。

关键词：水利水电工程；数据挖掘技术

引言

数据挖掘，主要是在海量的数据中挖掘出有用的信息，通过借助数据挖掘技术，能够从海量的、无序的数据中挖掘出有价值的数据，进而实现数据的分类，在进行水利水电工程开发和管理过程中，会出现大量的数据，但并不是所有的数据都有利于软件的开发和管理，因此加强数据的挖掘十分重要。加强数据挖掘技术在水利水电工程中的应用，能够快速找出有利于软件工程管理的数据，从而为软件的开发和管理提供有用的信息，对于提升软件工程的开发和管理质量起着重要的作用。所以，随着我国信息技术的发展，提升软件工程的开发和管理水平十分重要，因此相关人员应当加强数据挖掘技术在水利水电工程中的运用，进而做好软件开发进程的分析，确保整体的开发质量。

1数据挖掘技术概述

1.1数据挖掘

所谓数据挖掘，即由模糊、随机、少量数据中提取符合实际需求的有价值信息的过程。其中，数据挖掘具备较强的技术性和专业性，涉及计算机技术、人工智能、信息管理、统计学等诸多学科，在诸多先进技术的保障之下，使数据挖掘技术具备了巨大适用价值。从数据挖掘技术的特点而言，它作为一种相对新颖的信息处理技术，除了能够推动高新信息技术的融合外，还能够提升数据信息的针对性，在关键性决策中发挥重要作用。目前，在数据挖掘技术实践过程中，已基本建立了比较完整的应用流程，具体可以包括以下四个方面：（1）确定研究对象。数据挖掘技术拥有较高的灵活性，可针对数据挖掘的对象缩小处理范围，提升数据挖掘的效率及准确度，因此确定研究对象居于首位。（2）数据准备。根据数据挖掘技术原则，在数据挖掘前应当以少量数据为前提，通过数据挖掘算法模型对相关数据进行甄别和筛选。（3）寻找规律。为保证数据信息符合应用要求，需要利用相关规律建立信息链，以便更加高效和直观地呈现。（4）数据表达。主要是将挖掘出的数据进行整理，并以规范的方式向决策层反馈，为用户提供参考和建议。

1.2基本原理

数据挖掘技术概念由来已久，最早出现于上世纪八十年代后期，它可实现对大量不完全或者模糊、随机信息进行收集，并且提取其中的隐含信息，从而展现出其强大的数据挖掘能力。一般而言，基于数据挖掘的任务差异，数据挖掘的本质也有所不同，即包括描述性和预测性两类。其中，描述性是指依据数据库的一般数据特征，将所获取的信息进行规则化处理；预测性则是在已有数据基础上进行推测判断，以生成具备预测属性的信息。

2水利水电工程建设中的数据挖掘技术

GIS系统,又称之为地理信息系统,新型产业系统的新式技术当属于数据挖掘系统与地理信息系统的结合。空间数据储存库是一项挑战性极高、意义非凡的科研项目,对数据挖掘技术和地理信息系统都具有里程碑的意义。在工程建设中之所以会用到空间数据储存库,主要是由于它可以大大提高系统处理的时效性,同时还可以独自分析数据源的系统空间数据并进行汇总处理信息数据。水利工程的管理系统中,灾情、气候、雨水、洪涝等数据库均会直接或间接影响数据源,系统数据通常会存在不统一和特定性的情况,为了使数据信息的挖掘应用和分析检测更便捷,则需要备份原始数据。在后续的数据挖掘过程中,数据源的数据格式的统一,可以快速地挖掘出期望数据,最终可以高效、自动地处理分析数据信息,为有效汇总和评估灾情数据奠定一定的基础。在空间信息数据库中进行数据挖掘分析时,数据挖掘技术搭配GIS系统,形成一个完整的新型综合产业数据系统。该数据系统兼备了两者分析数据的技术优势,即使面对海量的数据源系统进行数据挖掘时,其数据处理难度和工作量也会大大降低。当然,该综合数据系统还是存在一定的弊端,比如容易限制客户的使用需求,由于该系统只能应用于对应的GIS系统中,所以该系统并不能满足100%客户的使用需求,因此在后续的发展中也受到了局限。数据挖掘技术与GIS系统融合的契机是数据挖掘系统与GIS系统具有相互独立的优势,同时还存在相互依存的关系。数据挖掘系统侧重从已有的各种信息数据库中汇总、分析、挖掘新的信息资源,而GIS系统则侧重为信息数据的挖掘提供充足海量的空间信息数据资源。松散耦合式模型的提出,意味着数据挖掘技术不再会限制客户的使用需求,因此,它具有更广泛的适用性和普遍性。然而松散藕合式在数据挖掘系统中的运用也存在一定的不足,比如说,应用于某些需要构建的水文模型上时,虽然可以系统全面的处理信息数据,但在实际操作中处理数据的过程较为烦琐、工作量较大、对技术要求也非常高。相对于松散耦合式,还存在另一种新型产物,即嵌入式与松散耦合式的完美结合,其取之两者的优势,具有非常高的灵活度,不仅可以采用GIS系统充分汇总处理信息数据、降低难度、缩减工作量,还充分满足了客户使用需求避免受到限制。在水利工程管理中,许多需要分析处理的数据由于其具有独特性和不统一性,因其本身具有工程数据,处理过程较为复杂;其次还有不定时影响水文因素的数据。文章中分析了几种不同的数据分析方法以及详细的操作步骤,但是在工程的实际应用中依旧存在实施难度和局限。所以,在水利工程中的数据挖掘,GIS系统一定要充分结合利用,使其可以高效地准确挖掘处理空间数据信息,这样不仅可以充分发挥出GIS系统潜在作用和功能,还可以使水利工程管理系统的综合性和实用性得到有效提高。

结语

总而言之，在进行水利水电工程开发过程中，加强对数据挖掘技术的使用，能够切实做好软件信息的管理工作，做好程序代码的分析工作，做好软件故障的检测工作等，对于提升软件整体的开发质量起着重要的促进作用。但是当前数据挖掘技术在我国还处于发展的阶段，相关人员需要加强研究，进一步提升数据挖掘技术水平，加强数据挖掘技术在软件工程中的深入应用，从而更好地提升数据挖掘效果，更好地提升软件工程的开发质量。

参考文献

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