数据挖掘技术在水利工程管理中的应用探讨

杜喜廉

【摘 要】随着近几年科学技术发展，我们从海量数据中发现许多潜在和有价值知识，这样数据挖掘就成为人们关心的热点。水利工程利用数据挖掘技术，可以提高它的科学化合决策水平，但是目前数据挖掘技术在水利工程管理应用中还存在许多问题，其中包括与GIS系统联系上不彻底，数据之间沟通不协调等，本文将对目前存在的问题进行探讨，并提出自己见解。

【关键词】数据；挖掘技术；水利工程管理；应用技术

1 数据挖掘技术在水利工程管理中的应用出现的问题

1.1 部门专家观点之间存在差异

在水利工程管理中会用到大量数据，特别是挖掘技术中的处理大量的空间技术，再加上水利工程一般规模较大，部门也比较多，需要各个部门的数据协调配合才能进行工作。但是各个部门平时都负责各自项目，沟通时间较少，再加上数据分析技术也不完备，各个部门用的器具可能也不尽相同，而且专家在分析数据角度上有所不同，这就会造成专家对数据处理上意见不同，进而影响部门之间合作，这很容易出现数据偏差，造成工程停滞影响整个工程进度。

1.2 与GIS系统联系不密切

GIS是水利工程信息系统的主体，在水利工程信息系统中发挥着不可替代作用，它主要功能是生成大部分空间数据，众所周知，空间数据中的查询、计算与分析，进而使空间数据可视化是非常复杂的，单单靠人工和一般信息系统无法解决，因此我们要充分利用GIS系统。但是在现实应用中，由于缺乏这方面人才，要想充分运用原有数据与GIS系统有效结合，二者共同处理复杂空间数据，还是非常困难的。

1.3 数据挖掘模型建立不够完善

我国水利工程虽然建设了许多年了，但是真正利用水利工程信息系统还处于起步阶段，因此还缺乏建立水利工程数据挖掘模型技术。数据挖掘模型技术，可以帮助水利工程工作人员进行挖掘数据，它可以对工程中出现许多问题进行预测，研究设计与建设过程中存在着的差距，保证水利工程按照既定方向进行，是水利工程完美实现的重要技术之一。

2 在水利工程管理中如何实行数据挖掘技术

数据挖掘就是将原有分散的数据，根据我们自身需要进行整合，从而研发出我们目前需要的新技术，它在水利工程应用中，主要利用数据挖掘作为引擎，通过对水利工程数据进行分析，提取其中最有效和最有价值数据，帮助我们更好的完成水利工程。

2.1 利用数据关联性进行分析

数据挖掘可以对数据进行分析，并通过数据之间存在的联系，这样不仅可以让我们锁定目标数据，还可以对目标数据及其相关数据和信息进行收集和整合，并通过这些信息找出目标数据存在规律，以便我们水利工程运用中更好的运用数据。

2.2 进行数据分类和整合

运用数据挖掘技术不仅可以找到目标数据相关数据，还可以将散乱数据进行有目的分类整合，特别是对于一些没有规律的数据，都会进行特殊标记，并能进行特殊分类，并在我们使用到这些数据时及时找到和运用。另一方面，它可以使一些具有相同规律的数据信息集中到同一区域，这样可以方面我们在水利工程中查找和应用数据，提高对复杂数据辨别能力，提高整个水利工程效率。

2.3 进行预见性分析

一般数据挖掘都运用在想水利工程这种大规模工程上，其中最重要原因就是挖掘数据技术可以进行预见性分析。在进行这种大型工程时，要随时进行数据预见性分析，分析工程中会出现的数据偏差，因为数据偏差就会造成工程偏差，所以要在工程进行中保持预见性分析，建立数据模型，对综合数据进行预测，从而得到工程数据发展的趋势，然后通过发展趋势得出工程是否按照既定计划进行，这样可以保证在出现问题是及时解决，确保工程质量。

2.4 把握数据挖掘概念

由于我们缺乏专业性人才，因此许多人对数据挖掘概念不清楚，通过对数据挖掘概念了解可以把握数据源中所需要的信息，这样我们可以概括出数据的一些基本特征，并能够对数据进行概念性描述，这样可以让工作人员对数据挖掘有更明确认识，更利于推动数据挖掘在整个水利工程系统中的应用。

2.5 可以把我数据偏差

水利工程涉及数据非常多，各个部门在进行数据传输和导入导出时，经常会出现数据偏差，如果能够有效运用数据挖掘技术，在进行数据挖掘技术过程中就会对数据进行检测，当发现与原有数据存在偏差时，数据挖掘系统会及时提醒我们，让我们及时修改缩小误差。

3 如何提高数据挖掘技术在水利工程管理中的应用技术

3.1 充分建立与GIS系统的联系

水利工程建设规模一般比较大，而且在建设过程中还收地形和气候等因素影响，这就需要我们具有强大数据分析能力，将水电工程建设中遇到的所有问题数据进行整合，整合过程非常复杂繁琐，必须依靠强大的现代分析技术和空间信息处理能力，那么充分建立与GIS系统联系就显得很有必要了。GIS系统能够提供大量空间和数据指导，将数据挖掘技术与GIS技术结合，这样水电工程在建设过程中可以有效利用GIS数据分析和查询能力，从而促进整个水电工程智能化和系统化，提高工作效率。

3.2 加强嵌入式耦合模式的运用

如果我们在水电工程中将挖掘数据和GIS系统相联系，这就会形成双系统，形成嵌入式耦合模式，这样可以充分发掘挖掘数据和GIS各自优势，让GIS系统为数据挖掘提供基础和分析数据空间，同时数据挖掘在利用GIS系统时，也可以减少数据挖掘量，从而减少数据在挖掘中出现的误差，提高整个数据开发效率。

3.3 重视松散式耦合

虽然我们在前文中强调加强数据挖掘和GIS系统之间联系，建立双系统，但是它们之间是彼此独立的，数据挖掘只是利用GIS系统为它提供更大的数据分析空间，也就是空间数据和属性数据在GIS中处理，并不是所有挖掘出的数据都在GIS系统中运行，这种松散式耦合方式，可以保持两个系统在运作时的独立性，这样就可以让各个系统互不干扰，避免系统混乱，让各子系统数据能够得到更有效分析和处理，加快开发节奏和效率。

4 结语

综上所述，在水利工程管理中利用挖掘技术，可以让我们对整个水利工程数据进行全盘综合性分析，这样可以让我们充分挖掘有价值的潜在信息，让我们工程管理变得更加有效，让资金在更合理地方使用，从而提高整个水电工程质量和工作效率，降低工程管理总成本，使得水电工程发挥它最大的经济效益和社会效益。虽然现在挖掘数据还存在许多问题，但是我们希望在未来水电工程管理中能够得到更有效利用，为工程管理提供更多帮助，促进国民经济仅需发展。

【参考文献】

[1]戴元将，祁智，陈爱鑫.数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究[J].经营管理者，2014（13）.

[2]韩红旗.数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究[J].中国管理信息化，2010（04）.

[3] 侯召成，曹明亮，张弛，殷峻暹.流域水文数据挖掘体系研究[J].南水北调与水利科技，2010（01）.

[责任编辑：朱丽娜]