基于知识发现和数据挖掘的智能化流域防洪调度决策系统

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60073037
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    14.0万
  • 负责人：
    程春田
  • 依托单位：
    大连理工大学
  • 学科分类：
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份：
    2003
  • 批准年份：
    2000
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2001-01-01 至2003-12-31

项目摘要

以流域防洪调度决策支持系统为研究和应用背景，综合运用数据库、神经网络、模糊系统、遗传算法与水文水资源多学科知识，研究知识发现和数据发掘的数据表示、知识获取方法，建立ＫＤＤＭ预测模型和知识规则提取模型，应用于洪水预报、洪灾预测、洪水调度决策，提供智能决策支持。所提出理论与模型是国家防汛指挥系统工程的重要理论与应用基础。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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

基于模拟退火的粒子群算法在水电站水库优化调度中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    水力发电学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张俊;申建建;程春田;廖胜利
  • 通讯作者：
    廖胜利
基于IGDT 的梯级水电多元市场下中期运行风险度量方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中国电机工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢佳;李刚;吴滇宁;程春田;刘本希
  • 通讯作者：
    刘本希
风电并网条件下的梯级水电站长期优化调度
  • DOI：
    10.11660/slfdxb.20201206
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    水力发电学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵珍玉;张一;李刚;李秀峰;蒋燕;周彬彬;程春田
  • 通讯作者：
    程春田
水电站群优化调度非线性全局优化方法
  • DOI：
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.171940
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中国电机工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王健;程春田;申建建;武新宇;曹瑞
  • 通讯作者：
    曹瑞
基于PSD-BPA的电网运行方式数据自动整合与调整方法
  • DOI：
    10.3390/jmse9101082
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电力系统自动化
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张跃驰;刘本希;罗彬;程春田;杨浚文
  • 通讯作者：
    杨浚文

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

程春田的其他基金

基于“水蓄”灵活性支撑的风光大规模集中消纳协同优化调度
  • 批准号：
    52239001
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    269 万元
  • 项目类别：
    重点项目
西南高比例水电电力市场基础理论问题研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    300 万元
  • 项目类别：
    重点项目
西南河流源区径流适应性利用不确定性量化方法研究
  • 批准号：
    91547201
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    300.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
跨流域梯级水电站群发电优化调度系统建模与构建方法研究
  • 批准号：
    50979010
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    36.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
电力市场环境下省级电网水火电协调竞争优化及风险分析方法
  • 批准号：
    50679011
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    29.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
网格环境下流域洪水调度系统并行计算模型研究
  • 批准号：
    50479055
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    25.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
库群防洪联合调度决策系统的理论与模型
  • 批准号：
    59409003
  • 批准年份：
    1994
  • 资助金额：
    7.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

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