基于多数据源的水利数据获取及大数据服务
随我国政府开放数据的逐步展开以及水资源共享机制和平台的不断完善，越来越多的木利数据被公开在各地政府门户网站上,数据的大量家积使得对开放数据的获取与应用成为了新的热点。本文首先研究了开放数据的获取方法，然后编写程序情洗上一步获得的数据，接着以获取并清洗后的东大桥测站水位数据为例，建立水位预测模型,作为下步水情预警的核心模块之一，最后基于知识可视化综合集成平台将大数据服务应用于防讯决策，设计和实现了防讯决策支持系统，具体工作如下: (1)对于政府网站上公开的水利数据，使用爬虫技术以及数据库技术，能够迅速获取具有较高时效性的近期数据，以及大量历史数据，相比于人工录入，可以大大提高数据获取的效率。 (2)通过对所获取数据进行重复值、错误值、异常值以及缺失值的清洗，可以得到更高质量的水情数据，间接提高了后面模型的预测精度，并且数据清洗程序具有较高的复用性，可以方便地应用于不同数据集。 (3)建立ARIMA水位预测模型，由模型的预测结果来看，预测水位和实测水位相差不大，预测效果较好，说明本楼型适用于妫水河东大桥测站水位预测。 (4)基于知识可视化综合集成平台，将数据采集数据清洗以及模型预测这一套大数据服务流程应用于防讯决策,实现防汛决策支持系统,该系统能够根据输入的不同测站、时间段快速生成水位预测结果，并可对结果进行工审核调整，具有较强的通用性；并可对基本信息以及历史水情数据以及图表的形式展示，为防讯决策过程提供高效、可操作的综合系统。
水情预警;ARIMA水位预测模型;数据采集
西安理工大学
硕士
水土保持与荒漠化防治
汪妮;罗军刚
2018
中文
TV21
79
2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）