陳 勝 ，劉業(yè)森 ，魏耀麗

（1．中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；2．水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心，北京 100038；3．北京慧盟信通技術(shù)發(fā)展有限公司，北京 100036）

0 引言

自 2012年11月Google 公司率先提出知識(shí)圖譜的概念[1]以來(lái)，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)建立了多個(gè)大規(guī)模知識(shí)圖譜，包括通用和行業(yè) 2 種知識(shí)圖譜。通用的知識(shí)圖譜有 FreeBase，DBpedia，YAGO，Wikidata 等，行業(yè)知識(shí)圖譜有 IMDb 電影和 MusicBrainz 音樂(lè)等相關(guān)知識(shí)圖譜。國(guó)內(nèi)研究的還有開(kāi)放式的中文知識(shí)圖譜 Open KG，其定位是促進(jìn)跨領(lǐng)域的交流，讓知識(shí)圖譜能更多地在垂直行業(yè)進(jìn)行應(yīng)用。目前知識(shí)圖譜概念和邊界還不是很清晰[2]，如知識(shí)圖譜與本體論的定義既有聯(lián)系也有區(qū)別。知識(shí)圖譜可通過(guò)可視化技術(shù)表達(dá)為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，本質(zhì)上是一種可推理的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，但網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D未必可以進(jìn)行推理。知識(shí)圖譜是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，在語(yǔ)義搜索、智能問(wèn)答、決策支持等領(lǐng)域有著越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

本研究以水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成為切入點(diǎn)，研究知識(shí)圖譜在水利行業(yè)的應(yīng)用技術(shù)。水工程聯(lián)合調(diào)度通過(guò)綜合運(yùn)用流域內(nèi)的水庫(kù)、閘門(mén)、蓄滯洪區(qū)等各類水利工程，從而達(dá)到防洪、水量、生態(tài)、航運(yùn)等綜合運(yùn)用的最優(yōu)效果。水工程聯(lián)合調(diào)度的計(jì)算是個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案同樣也是個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，例如長(zhǎng)江流域，參與防洪、水量調(diào)度的節(jié)點(diǎn)就有 217 個(gè)[3]，要考慮的水利工程對(duì)象包括水庫(kù)斷面、河道斷面、河流、河流交匯點(diǎn)、產(chǎn)匯流區(qū)間及相關(guān)雨量站，以及庫(kù)容曲線、水位泄量關(guān)系曲線、調(diào)度規(guī)程等屬性信息和調(diào)度規(guī)則。傳統(tǒng)的人工方法構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易因?yàn)槿藶橐蛩禺a(chǎn)生錯(cuò)誤的計(jì)算方案；另外在應(yīng)急防洪期間往往需要根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的需要快速構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案，這對(duì)于人工方法構(gòu)建計(jì)算方案就更加具有挑戰(zhàn)性。

將知識(shí)圖譜應(yīng)用到水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成的研究?jī)?nèi)容包括知識(shí)表示、建模、抽取、融合、存儲(chǔ)、檢索和推理等[4]，研究的水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成過(guò)程就是知識(shí)推理過(guò)程，不同的應(yīng)用領(lǐng)域根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜的特點(diǎn)需要采用不同的推理策略。利用知識(shí)圖譜的知識(shí)推理能力獲取所需信息并自動(dòng)生成水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案，不僅速度快，而且也不會(huì)產(chǎn)生人為因素的錯(cuò)誤，為此基于知識(shí)圖譜對(duì)水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成技術(shù)進(jìn)行研究。

1 知識(shí)圖譜應(yīng)用技術(shù)研究

知識(shí)圖譜的應(yīng)用包括一系列相關(guān)的技術(shù)，主要有知識(shí)圖譜的構(gòu)建、存儲(chǔ)、推理和應(yīng)用等方面的應(yīng)用技術(shù)。

1.1 專題知識(shí)圖譜構(gòu)建及存儲(chǔ)

在知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用到水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成之前，首先需要構(gòu)建水利行業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜。根據(jù)水工程聯(lián)合調(diào)度所需信息建設(shè)的領(lǐng)域?qū)ｎ}知識(shí)圖譜和傳統(tǒng)用于文獻(xiàn)分析的知識(shí)圖譜一樣，都屬于應(yīng)用在各自特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜。水工程聯(lián)合方案生成專題知識(shí)圖譜的構(gòu)建范圍為構(gòu)建方案所需的一切信息，如調(diào)度節(jié)點(diǎn)、目標(biāo)、規(guī)程等信息，以及相關(guān)的外延信息。隨著人們對(duì)特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的理解程度加深或業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，知識(shí)圖譜的構(gòu)建范圍也會(huì)擴(kuò)大，本研究在現(xiàn)有對(duì)水工程聯(lián)合調(diào)度的理解基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)專題知識(shí)圖譜的構(gòu)建。專題知識(shí)圖譜構(gòu)建需要研究的幾個(gè)問(wèn)題如下：

1）知識(shí)表示。知識(shí)表示是一種對(duì)信息的描述或一組約定，從而形成一種計(jì)算機(jī)可以接受的用于描述知識(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識(shí)圖譜通常以網(wǎng)絡(luò)和圖的結(jié)構(gòu)表示三元組中的元素，網(wǎng)絡(luò)和圖中的節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，節(jié)點(diǎn)之間的邊表示不同實(shí)體之間的關(guān)系[5]。知識(shí)表示方法有邏輯、產(chǎn)生式、框架、面向?qū)ο?、基?XML 和本體等表示法，如 RDF（資源描述框架），是一種框架表示法，RDF 由節(jié)點(diǎn)和邊組成三元組，節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體（資源）、屬性，邊則表示實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系，以及實(shí)體和屬性的關(guān)系。通過(guò) RDF 即可表達(dá)知識(shí)，表達(dá)水工程聯(lián)合調(diào)度系統(tǒng)中涉及的水庫(kù)、河道工程和相關(guān)屬性，以及工程節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，形成相關(guān)知識(shí)圖譜庫(kù)。

2）知識(shí)建模。確定 1 種知識(shí)表示方法后需要進(jìn)行知識(shí)建模，知識(shí)建模分為概念和物理模型的建模。知識(shí)建模需要具有豐富的行業(yè)知識(shí)，水利行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜的建模技術(shù)目前研究還比較少，馮鈞等[6]在水利信息知識(shí)圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用研究中，針對(duì)水利行業(yè)提出概念層和實(shí)例層的定義，該研究為知識(shí)圖譜在水利行業(yè)的應(yīng)用奠定了一定的理論基礎(chǔ)。水工程聯(lián)合調(diào)度的概念模型構(gòu)建，需要分析水工程聯(lián)合調(diào)度的業(yè)務(wù)模型，分析調(diào)度節(jié)點(diǎn)、目標(biāo)、規(guī)程等業(yè)務(wù)對(duì)象及相互作用關(guān)系，形成領(lǐng)域業(yè)務(wù)模型。如考慮水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成所需的知識(shí)，則需要考慮流域內(nèi)的工程對(duì)象、屬性及關(guān)系。工程對(duì)象包括水庫(kù)斷面、河道斷面、河流、河流交匯點(diǎn)、產(chǎn)匯流區(qū)間及相關(guān)雨量站等；不同的工程對(duì)象具有不同的屬性信息，如水庫(kù)工程涉及庫(kù)容曲線、水位泄量關(guān)系、關(guān)聯(lián)匯流區(qū)間信息等屬性信息；匯流區(qū)間具有關(guān)聯(lián)預(yù)報(bào)模型、流域面積等屬性。工程對(duì)象之間的拓?fù)潢P(guān)系包括產(chǎn)匯流、河道連接、入流與泄流等相互關(guān)系。概念模型需要富有經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)計(jì)，一次設(shè)計(jì)可以長(zhǎng)期使用。水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成形成的概念模型如圖 1 所示，圖中：矩形符號(hào)表示各類工程對(duì)象；連線表示工程對(duì)象之間的關(guān)系或?qū)傩?；圓角矩形符號(hào)表示屬性的數(shù)據(jù)類型，F(xiàn)loat 表示浮點(diǎn)型，Array 表示數(shù)組。

圖1 概念模型示例

概念模型是物理模型構(gòu)建的依據(jù)和約束，也是知識(shí)推理及應(yīng)用的依據(jù)。物理模型主要存儲(chǔ)實(shí)際對(duì)象，對(duì)象的屬性和關(guān)系的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)需要通過(guò)知識(shí)抽取和融合技術(shù)構(gòu)建。知識(shí)抽取[7]和知識(shí)融合[8]是知識(shí)圖譜在大樣本環(huán)境下生成和更新知識(shí)圖譜的重要手段，可以基于人工智能技術(shù)進(jìn)行知識(shí)圖譜的抽取，但是在水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案構(gòu)建領(lǐng)域目前還沒(méi)有足夠的樣本，因此本研究通過(guò)人工方法進(jìn)行領(lǐng)域知識(shí)圖譜的錄入。知識(shí)抽取根據(jù)定義好的概念模型從前期準(zhǔn)備數(shù)據(jù)源中進(jìn)行知識(shí)抽取，包括屬性、關(guān)系和實(shí)體抽取。大型的知識(shí)圖譜需要通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)抽取，實(shí)體抽取的方法有基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)模型和深度學(xué)習(xí)的方法，關(guān)系抽取有基于模板、監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。知識(shí)融合通過(guò)高層次的知識(shí)組織，使來(lái)自不同知識(shí)源的知識(shí)在同一框架規(guī)范下通過(guò)異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合、消歧、加工、推理驗(yàn)證、更新等步驟，達(dá)到數(shù)據(jù)、信息、方法的融合，形成高質(zhì)量的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于大型的知識(shí)圖譜，需要有豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和相關(guān)的知識(shí)抽取算法，通過(guò)知識(shí)抽取算法自動(dòng)構(gòu)建知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)也是十分必要的。對(duì)于小型的知識(shí)圖譜，在數(shù)據(jù)條件有限的情況下，可以通過(guò)富有經(jīng)驗(yàn)的專家手工構(gòu)建知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)。構(gòu)建的支持安徽省淠河流域的水工程聯(lián)合調(diào)度的物理知識(shí)圖譜（部分）如圖 2 所示，圖中：矩形符號(hào)表示的磨子潭山水庫(kù)、橫排頭斷面等為對(duì)象；對(duì)象之間的連線為相互之間的關(guān)系，帶箭頭的連線表示流向關(guān)系；與對(duì)象相連的圓形符號(hào)表示對(duì)象的屬性及屬性值。

圖2 淠河流域知識(shí)圖譜（部分）示例

3）知識(shí)存儲(chǔ)。知識(shí)存儲(chǔ)主要研究知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)方式，如文件或數(shù)據(jù)庫(kù)形式的存儲(chǔ)。構(gòu)建完成的知識(shí)圖譜物理模型需要采用合適的方式存儲(chǔ)，知識(shí)圖譜存儲(chǔ)可以是 XML，JSON 或圖數(shù)據(jù)庫(kù)等形式?？紤]到實(shí)際應(yīng)用的高效、簡(jiǎn)便，一般以圖數(shù)據(jù)庫(kù)形式存儲(chǔ)，常用的圖數(shù)據(jù)庫(kù)有 Neo4j，F(xiàn)lockDB，GraphDB 等，本研究選用 Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)。Neo4j 是一種流行的、開(kāi)源的圖數(shù)據(jù)庫(kù)，基于 Neo4j 的應(yīng)用不用關(guān)心知識(shí)圖譜表示、存儲(chǔ)方法，可通過(guò)用戶界面方便進(jìn)行知識(shí)圖譜存儲(chǔ)、檢索和推理應(yīng)用。此外，知識(shí)圖譜會(huì)隨著時(shí)間的變化而發(fā)生變化，如相關(guān)水工程增加或改造，工程參數(shù)會(huì)發(fā)生變化，當(dāng)實(shí)體、屬性及關(guān)系發(fā)生變化時(shí)需要對(duì)知識(shí)圖譜變化的部分進(jìn)行更新。

1.2 知識(shí)檢索與推理

知識(shí)圖譜的應(yīng)用是通過(guò)知識(shí)檢索實(shí)現(xiàn)的，知識(shí)檢索研究利用查詢語(yǔ)言為用戶提供查詢知識(shí)圖譜的接口，可以通過(guò)基于模板、語(yǔ)義分析和深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行知識(shí)檢索，對(duì)于較為復(fù)雜的知識(shí)檢索，則需要通過(guò)知識(shí)推理實(shí)現(xiàn)。知識(shí)推理是利用推理策略獲取知識(shí)和求解問(wèn)題的過(guò)程[9-10]，是指在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上進(jìn)行問(wèn)題分析、解答的過(guò)程，即根據(jù) 1 個(gè)或一些已知條件得到結(jié)論的過(guò)程。知識(shí)推理是知識(shí)圖譜技術(shù)中最為人工智能的技術(shù)，具體任務(wù)可分為以下 3 個(gè)方面：

1）概念可滿足性。即檢查某一概念的可滿足性，檢查是否具有模型，使得針對(duì)該概念的解釋不是空集，如判斷在淠河流域佛子嶺水庫(kù)上游是否有可控制水利工程，即存在水利工程既在佛子嶺水庫(kù)上游，又是可控制的水利工程，即可滿足。

2）分類。即計(jì)算概念的包含關(guān)系，如判斷白蓮崖水庫(kù)是否是可調(diào)度工程，則判斷白蓮崖水庫(kù)是否屬于水庫(kù)、水閘、泵站的一類，因?yàn)樗畮?kù)、水閘、泵站都是可調(diào)度工程，白蓮崖水庫(kù)屬于水庫(kù)，所以白蓮崖水庫(kù)是可調(diào)度工程。

3）實(shí)例化。即計(jì)算屬于某個(gè)概念或關(guān)系的所有實(shí)例的集合。以計(jì)算關(guān)系說(shuō)明，在淠河流域，佛子嶺水庫(kù)在橫排頭水庫(kù)的上游，而白蓮崖和磨子潭水庫(kù)在佛子嶺水庫(kù)的上游，所以白蓮崖和磨子潭水庫(kù)也在橫排頭水庫(kù)的上游。

知識(shí)推理包括語(yǔ)義、間接推理，以及基于規(guī)則引擎、表示學(xué)習(xí)和圖計(jì)算的推理等，其中語(yǔ)義和圖計(jì)算推理較為常用：語(yǔ)義推理指的是依據(jù)詞項(xiàng)之間的語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行的推理，是不同于依賴特定語(yǔ)境的語(yǔ)義推理；基于圖計(jì)算的推理是以圖為基礎(chǔ)建立模型解決知識(shí)推理問(wèn)題的，即基于圖之間關(guān)系的特征構(gòu)建分類器進(jìn)行知識(shí)推理。知識(shí)檢索和推理是獲取水工程聯(lián)合調(diào)度方案生成所需信息的工具，本研究知識(shí)圖譜存儲(chǔ)在 Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，其查詢語(yǔ)言 Cypher 支持知識(shí)檢索和推理，通過(guò)程序接口語(yǔ)言（如 Java）的調(diào)用可實(shí)現(xiàn)水工程聯(lián)合調(diào)度方案生成所需信息的檢索和推理，所以實(shí)際應(yīng)用時(shí)用戶無(wú)須關(guān)注具體知識(shí)推理的原理及實(shí)現(xiàn)方法。

2 調(diào)度方案智能生成

傳統(tǒng)水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案是通過(guò)人工方式組織工程對(duì)象之間的拓?fù)潢P(guān)系，以及設(shè)置各個(gè)對(duì)象的工程屬性和調(diào)度規(guī)則制定的。制定計(jì)算方案的人員需要具備豐富的專業(yè)知識(shí)，且熟悉掌握流域情況。

基于專題知識(shí)圖譜的水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案構(gòu)建步驟如下：

1）根據(jù)專題知識(shí)圖譜對(duì)相關(guān)工程對(duì)象和拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行知識(shí)檢索或推理，提取構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度方案所需的相關(guān)工程、工程屬性和相互關(guān)系等信息，提取時(shí)從調(diào)度終止節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，根據(jù)水流流向關(guān)系遞歸推理出所有的相關(guān)節(jié)點(diǎn)（包括默認(rèn)的計(jì)算模型），直至推理出所有的起始節(jié)點(diǎn)（或流域的產(chǎn)匯流區(qū)間），同時(shí)從專題知識(shí)圖譜中提取各個(gè)節(jié)點(diǎn)的相關(guān)屬性信息，得到構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案所需的節(jié)點(diǎn)和相關(guān)屬性等信息。

2）依據(jù)水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案所需的數(shù)據(jù)格式和存儲(chǔ)方式生成相應(yīng)的方案存儲(chǔ)，一般以 XML（可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言）格式或數(shù)據(jù)庫(kù)表形式存儲(chǔ)，即存儲(chǔ)水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案的節(jié)點(diǎn)、屬性、算法模型、計(jì)算步長(zhǎng)等信息。相對(duì)于傳統(tǒng)的人工方法構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度方案，基于專題知識(shí)圖譜構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案的方法更加高效、準(zhǔn)確，也不需要每個(gè)計(jì)算方案構(gòu)建人員非常熟悉方案構(gòu)建區(qū)域的各類工程和水文特點(diǎn)。

基于專題知識(shí)圖譜構(gòu)建水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案的方法，也可以根據(jù)當(dāng)前防洪形勢(shì)的需要靈活多變地生成方案，如：用戶關(guān)心佛子嶺水庫(kù)以上區(qū)間的水工程聯(lián)合調(diào)度，可以要求系統(tǒng)構(gòu)建佛子嶺以上的水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案，此時(shí)系統(tǒng)會(huì)生成計(jì)算區(qū)域?yàn)榉鹱訋X以上區(qū)間的計(jì)算方案；用戶希望研究佛子嶺水庫(kù)的調(diào)蓄作用，可以要求系統(tǒng)構(gòu)建不考慮佛子嶺水庫(kù)的淠河水工程聯(lián)合調(diào)度方案，此時(shí)系統(tǒng)會(huì)生成不包括佛子嶺水庫(kù)的淠河調(diào)度計(jì)算方案，即佛子嶺水庫(kù)的位置設(shè)置為天然河道。通過(guò)指令實(shí)現(xiàn)計(jì)算方案的生成還涉及通過(guò) NLP（自然語(yǔ)言處理）技術(shù)讓系統(tǒng)理解用戶的意圖，這是另外一項(xiàng)專門(mén)的技術(shù)，不是本研究的內(nèi)容。這里假定系統(tǒng)能夠理解用戶的意圖，則系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的意圖進(jìn)行知識(shí)推理，獲取所需信息構(gòu)建計(jì)算方案。以構(gòu)建橫排頭斷面以上的水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案的要求為例，系統(tǒng)首先使用關(guān)系推理得到橫排頭斷面以上所有調(diào)度相關(guān)的節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)間的相互關(guān)系，主要節(jié)點(diǎn)和關(guān)系如圖 3 所示。

圖3 橫排頭以上主要工程節(jié)點(diǎn)及關(guān)系

然后判斷各個(gè)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的類型（即分類）：對(duì)于水庫(kù)類型的節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，從知識(shí)圖譜中檢索其屬性值建立水庫(kù)上游區(qū)間預(yù)報(bào)模型和相關(guān)參數(shù)，同時(shí)設(shè)置水庫(kù)調(diào)洪演算所需模型及參數(shù)；對(duì)于河道類型的關(guān)系系統(tǒng)，設(shè)置河道演算模型和相關(guān)參數(shù)；對(duì)于河道斷面類型的節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，設(shè)置其匯流區(qū)間的預(yù)報(bào)模型及參數(shù)。這些信息按照水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案的格式存儲(chǔ)起來(lái)就形成所需的構(gòu)建橫排頭以上的水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案，整個(gè)計(jì)算方案構(gòu)建過(guò)程由系統(tǒng)通過(guò)知識(shí)圖譜和相關(guān)的知識(shí)推理自動(dòng)完成。對(duì)于水工程多、關(guān)系復(fù)雜的流域，以及根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需要?jiǎng)討B(tài)構(gòu)建復(fù)雜的計(jì)算方案等情況，通過(guò)該方法生成水工程聯(lián)合調(diào)度方案更有應(yīng)用價(jià)值。

基于專題知識(shí)圖譜生成水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案還可以根據(jù)需要進(jìn)一步優(yōu)化，一方面可按照傳統(tǒng)方法對(duì)水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案進(jìn)行修改，如根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需要修改使用的算法模型，設(shè)置調(diào)度規(guī)則等；另一方面通過(guò)分析水工程聯(lián)合調(diào)度方案的不足，進(jìn)一步補(bǔ)充和完善專題知識(shí)圖譜，如細(xì)化算法模型的應(yīng)用規(guī)則，豐富專題知識(shí)圖譜的內(nèi)容等，進(jìn)而重新根據(jù)新的專題知識(shí)圖譜生成優(yōu)化的水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案。

3 結(jié)語(yǔ)

知識(shí)圖譜如同人類大腦中存在的知識(shí)，表達(dá)自然界中萬(wàn)物的屬性及之間的關(guān)系。不同于傳統(tǒng)的信息，知識(shí)圖譜具有可推理的能力，是人工智能的一部分，未來(lái)將有廣闊且進(jìn)一步加深的應(yīng)用?；谥R(shí)圖譜研究了水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案生成的應(yīng)用技術(shù)，目前研究?jī)?nèi)容已在水工程聯(lián)合調(diào)度系統(tǒng)中得到初步應(yīng)用。同時(shí)，知識(shí)圖譜還可以和對(duì)抗學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合，模擬生成各種組合的洪水場(chǎng)景下相應(yīng)的水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案，從大量的洪水場(chǎng)景下的模擬結(jié)果中篩選最優(yōu)化調(diào)度方案，當(dāng)實(shí)際洪水發(fā)生時(shí)能夠快速匹配對(duì)應(yīng)的洪水場(chǎng)景及最優(yōu)化水工程聯(lián)合調(diào)度計(jì)算方案，為防洪調(diào)度提供決策支持信息。另外，可利用知識(shí)圖譜對(duì)歷史洪水調(diào)度過(guò)程進(jìn)行知識(shí)化存儲(chǔ)，并利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行推演，得到最優(yōu)化調(diào)度方案，給實(shí)際洪水調(diào)度提供借鑒。知識(shí)圖譜除了在水工程聯(lián)合調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用，在整個(gè)水利領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)也有待于進(jìn)一步研究與探討。