大数据驱动的城市供水系统风险分析与决策方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71673188
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    46.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0409.公共安全与应急管理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Nowadays, the development of information technology provides the possibility for forecasting and decision methods based on big data. In the complex water supply system, it is possible to obtain numerous multi-dimensional heterogeneous data. How to use these data to construct global view for improving the accuracy of decision becomes the new challenge faced by decision-makers. The research in this proposal focuses on the urban water supply system/network, establishes the management methodologies, tries to reduce the loss caused by water supply system/network risk and ensure the sustainability of urban cities, and ultimately improves the health condition of city residents. The main research content for the project are stated as follows: propose the key methodology of the construction of global view of big data and its application; establish urban water supply system/network risk assessment model and framework based on the global view and big data; identify the characteristics and trace the source of urban water supply system/network risk; propose the forecasting and early warning mechanism on the basis of spatial and temporal statistics; build the joint control and prevention mechanism of urban water supply system/network risk using Bayesian and evolutionary game in the big data environment. The new theory and method will be finalized by choosing typical studying cases. This project will deliver theoretical and practical guide to response to urban water supply system/network risk effectively, which aims at improving the level of urban water supply risk management in China.
信息技术的迅猛发展使大数据驱动的风险分析与决策成为可能。在复杂城市供水系统里,人们可以获取大量多维度、异构数据,如何利用大数据技术构造问题的全局视图,对系统进行全面综合评估与全局决策对决策者提出新的挑战。本项目以降低城市供水风险和损失为目标,提出城市风险管理机制,以确保城市居民身体健康与可持续发展。主要包括以下研究内容:提出管理与决策导向的大数据全局视图构建关键技术;构建大数据驱动的城市供水风险评价方法体系、识别与追溯风险源及特征;提出构建全局视图下供水风险评价体系与评估方法;给出大数据驱动的时空统计特征下的风险预测、预警机制;建立基于贝叶斯与演化博弈理论的协同控制与管理机制。通过选择典型案例研究等手段,最终完成城市供水系统风险管理方法和调控机制,旨在提高我国供水系统风险管理水平,为有效应对城市供水风险提供理论指导。

结项摘要

该项目以降低城市供水风险和损失为目标,提出了城市风险管理机制,旨在确保城市居民身体健康与可持续发展。主要完成的内容包括:提出了管理与决策导向的大数据全局视图构建关键技术;构建了大数据驱动的城市供水风险评价方法体系、识别与追溯风险源及特征;提出了构建全局视图下供水风险评价体系与评估方法;给出了大数据驱动的时空统计特征下的风险预测、预警机制;建立了基于贝叶斯与演化博弈理论的协同控制与管理机制。通过典型案例的研究,完成了城市供水系统风险管理方法和调控机制,为有效应对城市供水风险提供了理论指导。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
基于多任务多核学习的蓝藻爆发预测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    工业工程与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄逸彬;蒋鹏;刘晓
  • 通讯作者:
    刘晓
Intermittent demand forecasting for spare parts in the heavy-duty vehicle industry: a support vector machine model
重型汽车行业备件间歇性需求预测:支持向量机模型
  • DOI:
    10.1080/00207543.2020.1842936
  • 发表时间:
    2020-11-11
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Jiang, Peng;Huang, Yibin;Liu, Xiao
  • 通讯作者:
    Liu, Xiao
A feature reconstruction-based multi-task regression model for cyanobacterial distribution forecasting along the water column
基于特征重建的多任务回归模型用于蓝藻沿水体分布预测
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2021.126025
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Peng Jiang;Yibing Huang;Xiao LIU;Jingjie Zhang;Karina Yew-Hoong Gin
  • 通讯作者:
    Karina Yew-Hoong Gin
Bayesian Stackelberg game model for water supply networks against interdictions with mixed strategies
供水管网混合策略拦截的贝叶斯 Stackelberg 博弈模型
  • DOI:
    10.1080/00207543.2020.1735661
  • 发表时间:
    2020-03-24
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Jiang, J.;Liu, X.
  • 通讯作者:
    Liu, X.
基于差分进化算法的河流突发性污染事故溯源
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    工业工程与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陶宇夏;蒋晶;魏永长;刘晓
  • 通讯作者:
    刘晓

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

黄海海浪季节变化的数值模拟研究
  • DOI:
    10.11759/hykx20160704004
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    海洋科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈国光;翟方国;李培良;刘晓
  • 通讯作者:
    刘晓
自噬及其在急性胰腺炎中的研究进展
  • DOI:
    10.3760/cma.j.issn.0254-1432.2012.09.023
  • 发表时间:
    2012-09
  • 期刊:
    中华消化杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘晓;湛先保
  • 通讯作者:
    湛先保
三对角四阶紧致差分格式的优化和初步应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    科技导报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘晓;王小光;李文强
  • 通讯作者:
    李文强
分布式测量系统动态时间性能测度方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗小川;刘晓;王成恩
  • 通讯作者:
    王成恩
考虑结构面震动劣化的岩质边坡动力稳定分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    岩石力学与工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    倪卫达;唐辉明;刘晓;吴益平
  • 通讯作者:
    吴益平

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

刘晓的其他基金

网络驱动的时间序列质谱流式单细胞数据的演化模式研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
AI+可持续城市垃圾资源化管理
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    198.9 万元
  • 项目类别:
    国际(地区)合作与交流项目
重要基础设施脆弱性评估方法、模型及系统
  • 批准号:
    91324011
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
非常规突发事件应急技术系统化集成原理与方法
  • 批准号:
    91024013
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    35.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
网络化关键基础设施系统安全防御与应急方法研究
  • 批准号:
    70972099
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码