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一种资源环境模型库构建方法

摘要

本发明公开了一种资源环境模型库构建方法,通过确立模型原理、设计模型算法、定义模型接口、编制模型组件、编制模型的可执行调用单元、建立模型的参数库、模型入库,解决了资源环境模型的数据共享、模型求解等问题,模型库管理系统遵循组件化和标准化两个基本原则。本发明采用面向对象方法表达资源环境模型,实现了模型类的封装和重用;采用资源环境模型库引擎解析模型实例的数学表达式,可以实现模型定义和模型求解分离,降低了模型类的冗余;采用资源环境模型库引擎处理模型实例,实现了资源环境模型和GIS的完全集成,提高了模型实例处理效率;采用数据库管理模型类和模型应用数据,建立了模型元数据对象,有利于模型类应用的Web共享。

著录项

  • 公开/公告号CN105446730A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-03-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 胡宝清;

    申请/专利号CN201510028482.6

  • 申请日2015-01-21

  • 分类号G06F9/44(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 530001 广西壮族自治区南宁市西乡塘区明秀东路175号35栋2单元200室

  • 入库时间 2023-12-18 15:07:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-10

    未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06F8/20 授权公告日:20180817 终止日期:20190121 申请日:20150121

    专利权的终止

  • 2018-08-17

    授权

    授权

  • 2016-04-27

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F9/44 申请日:20150121

    实质审查的生效

  • 2016-03-30

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明属于资源环境评价技术领域,尤其涉及一种资源环境模型库构建方法。

背景技术

受人类活动、天文、气候和气象等众多因素的影响,资源环境模型库构建方法过程是高度复杂的非线性过程,其中大量存在着非线性优化、预测、评价、系统识别、仿真等问题。然而,随着社会经济的发展,资源环境管理决策对资源环境数学模型的要求越来越高,模型模拟的内容和考虑的因素越来越多,结构日趋复杂,传统的模型及其求解方法的适用性条件发生了许多变化,随着人们对生物进化机理、大脑结构功能、人脑思维和信息处理过程的深入了解,随着计算机科学和人工智能技术的迅速发展,以大规模非线性和并行分布式处理为主流的人工神经网络方法、擅长于自适应全局优化的遗传算法和擅长于模拟智能行为的模糊计算得到了迅猛发展,并在许多领域得到广泛的应用,成为最为引人注目的生长点之一,它们为资源环境模型库构建方法的发展注入了新的动力。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种资源环境模型库构建方法,旨在解决资源环境模型的数据共享、模型求解的问题。

本发明实施例是这样实现的,一种资源环境模型库构建方法,该资源环境模型库构建方法包括以下步骤:

步骤一,通过各种大气、水文、土壤、植被、经济、社会因素相互关系的量化方程的建立过程确立模型原理;

步骤二,将模型原理的有关方程按照计算机的算法语言来进行表述,形成可编程的算法设计陈述;

步骤三,定义模型接口,模型的接口包括输入接口和输出接口,输入接口定义模型参数组、参数的数据类型、参数的语义规范;输出接口定义模型输出的数据内容、数据格式,模型的接口定义必须清晰、规范、无二义性;

步骤四,编制模型组件,采用面向对象的组件化程序设计方法,将模型的算法通过编程开发实现为符合COM规范的软件组件;

步骤五,编制模型的可执行调用单元。编制模型组件的可执行调用单元,完成单个模型的运行;

步骤六,建立模型的参数库,将模型参数作为模型的一个有机组成部分,建立对应的参数库;

步骤七,模型入库,模型组件通过向操作系统的组件管理服务注册来进入操作系统的组件管理结构中;模型参数以及有关的辅助说明信息和调用控制等信息进入综合数据库中,利用DBMS来进行管理。

进一步,该资源环境模型库的管理系统提供模型库维护操作,包括对模型库的打开、创建、维护、删除;提供模型类维护的相关操作,包括模型类的建立、更新、删除、检索与检验;提供模型实例操纵的相关功能,包括模型类的选择、模型实例运行与结果显示、模型类集成;提供资源环境模型分析与评价功能;提供用户了解模型库系统的元数据信息;提供资源环境模型库接口的设计标准。

进一步,该资源环境模型库管理采用视图-模型库-引擎结构,视图是用户和模型库管理系统交互的可视化界面,在视图中图形化构建模型实例,模型实例采用流程图表示,流程图包括多个流程图实体,每个实体表示模型实例采用的模型类,模型库引擎是模型实例运行的驱动器,包括一组数学函数库和GIS功能库。

进一步,该资源环境模型库的存储把内存中的模型对象保存到硬盘上文件的过程,并要求能从文件中读取数据和构造模型对象,数据对象的持久化存储方案分为两大类:文件系统方式,以文件系统提供的存储服务为基础,把对象数据存储到文件系统上一个个相对孤立的逻辑文件中;数据库方式,把数据对象存储到数据库中,通过数据库系统提供的强大功能来完成对数据对象的操作,存储方法有关系数据库的面向对象设计、面向对象数据库和Object-Relation映射。

进一步,该资源环境模型库的模型实例生成流程图,流程图实体的表示,包含了流程图实体的位置数据及代表的模型类数据,一个流程图实体只能表示一个模型类;流程图实体容器的表示,保存构建流程图的所有数据,包括流程图实体及其位置、流程图实体间的链接和各种标注;流程图编辑器的表示,是视图中提供的与用户交互的主要界面,打开、显示和编辑流程图。

进一步,该资源环境模型库的模型实例运行是资源环境模型计算的关键过程,包括以下步骤:

第一步,资源环境数据的读取及数据预处理;

第二步,模型实例的运行及数据处理;

第三步,运行结果数据的后处理。

进一步,资源环境模型数据包括:地图数字化、遥感数据、统计数据、实验数据、GPS数据、历史数据、估算数据。

本发明提供的资源环境模型库构建方法,为建立有效的资源环境模型库管理平台,满足资源环境模型应用的要求,采用面向对象开发方法,通过确立模型原理、设计模型算法、定义模型接口、编制模型组件、编制模型的可执行调用单元、建立模型的参数库、模型入库,解决了资源环境模型的数据共享、模型求解等问题,模型库管理系统遵循组件化和标准化两个基本原则。本发明采用面向对象方法表达资源环境模型,实现了模型类的封装和重用;采用资源环境模型库引擎解析模型实例的数学表达式,可以实现模型定义和模型求解分离,降低了模型类的冗余;采用资源环境模型库引擎处理模型实例,实现了资源环境模型和GIS的完全集成,提高了模型实例处理效率;采用数据库管理模型类和模型应用数据,建立了模型元数据对象,有利于模型类应用的Web共享。

附图说明

图1是本发明实施例提供的资源环境模型库构建方法的流程图;

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

如图1所示,本发明实施例的资源环境模型库构建方法包括以下步骤:

S101:通过各种大气、水文、土壤、植被、经济、社会因素相互关系的量化方程的建立过程确立模型原理;

S102:将模型原理的有关方程按照计算机的算法语言来进行表述,形成可编程的算法设计陈述;

S103:定义模型接口,模型的接口包括输入接口和输出接口,输入接口定义模型参数组、参数的数据类型、参数的语义规范等;输出接口定义模型输出的数据内容、数据格式等,模型的接口定义必须清晰、规范、无二义性;

S104:编制模型组件,采用面向对象的组件化程序设计方法,将模型的算法通过编程开发实现为符合COM规范的软件组件;

S105:编制模型的可执行调用单元。:编制模型组件的可执行调用单元,完成单个模型的运行;

S106:建立模型的参数库,将模型参数作为模型的一个有机组成部分,建立对应的参数库;

S107:模型入库,模型组件通过向操作系统的组件管理服务注册来进入操作系统的组件管理结构中;模型参数以及有关的辅助说明信息和调用控制等信息进入综合数据库中,利用DBMS来进行管理。

本发明的具体实施例:

1)模型库的建立流程

①确立模型原理。确立模型原理是各个领域专家智慧结晶,是各种大气、水文、土壤、植被、经济、社会因素相互关系的量化方程的建立过程。

②设计模型算法。模型的算法设计将模型原理的有关方程按照计算机的算法语言来进行表述,形成可编程的算法设计陈述。

③定义模型接口。模型的接口包括输入接口和输出接口。输入接口定义模型参数组、参数的数据类型、参数的语义规范等;输出接口定义模型输出的数据内容、数据格式等。模型的接口定义必须清晰、规范、无二义性。

④编制模型组件。采用面向对象的组件化程序设计方法,将模型的算法通过编程开发实现为符合COM规范的软件组件。

⑤编制模型的可执行调用单元。为了实现模型的最终用户调用方式的访问,需要编制模型组件的可执行调用单元,这些单元调用相应的模型组件,完成单个模型的运行。

⑥建立模型的参数库。对于每一个专业模型,如石漠化预警、水体富营养化预警等,都有一组模型参数,将这些模型参数作为模型的一个有机组成部分,需要建立对应的参数库。

⑦模型入库。模型入库标志着模型进入了管理和维护阶段。由于模型库采用软件库管理和数据库管理型结合的方式进行管理,因此模型入库涉及到两方面的工作:模型组件入库与注册。模型组件通过向操作系统的组件管理服务注册来进入操作系统的组件管理结构中;模型参数以及有关的辅助说明信息和调用控制等信息进入综合数据库中,利用DBMS来进行管理。

2)模型库管理系统功能设计,资源环境模型库管理系统的组成及其功能将包括以下几个方面的内容:①提供模型库维护操作,包括对模型库的打开、创建、维护、删除等;②提供模型类维护的相关操作,包括模型类的建立、更新、删除、检索与检验;③提供模型实例操纵的相关功能,包括模型类的选择、模型实例运行与结果显示、模型类集成;④提供资源环境模型分析与评价功能;⑤提供用户了解模型库系统的元数据信息;⑥提供资源环境模型库接口的设计标准,以利于模型库的扩展。

3)资源环境模型管理框架

资源环境模型管理采用“视图-模型库-引擎”结构。视图是用户和模型库管理系统交互的可视化界面,在视图中可以图形化构建模型实例。模型实例采用流程图表示,流程图包括多个流程图实体,每个实体表示模型实例采用的模型类。流程图提供了一种通用的概念框架,使模型实体的结构清晰,有利于解释模型实例的行为。模型类和模型实例在模型库中存档,并可以被其他研究者访问,也可以进行发布。模型库引擎是模型实例运行的驱动器,它包括一组数学函数库和GIS功能库,能够智能解析模型实例中的数学方程、处理输入模型的空间数据和对显示运行结果。

资源环境模型库管理系统框架,该框架具有如下特点:①采用面向对象方法表达资源环境模型,实现了模型类的封装和重用;②采用资源环境模型库引擎解析模型实例的数学表达式,可以实现模型定义和模型求解分离,降低了模型类的冗余;③采用资源环境模型库引擎处理模型实例,实现了资源环境模型和GIS的完全集成,提高了模型实例处理效率;④采用数据库管理模型类和模型应用数据,建立了模型元数据对象,有利于模型类应用的Web共享。

4)模型的存储

模型的存储是把内存中的模型对象保存到硬盘上文件的过程,并要求能从文件中读取数据和构造模型对象。数据对象的持久化存储方案可分为两大类:①文件系统方式,以文件系统提供的存储服务为基础,把对象数据存储到文件系统上一个个相对孤立的逻辑文件中,主要的存储方法有对象的序列化、结构化的数据文件和XML文档存储;②数据库方式,把数据对象存储到数据库中,通过数据库系统提供的强大功能来完成对数据对象的操作,主要的存储方法有关系数据库的面向对象设计、面向对象数据库和Object-Relation映射。考虑到资源环境模型的表达和求解分离,模型类和模型实例的数据量较小,因此在模型存储方案中采取对象的序列化技术。

5)模型实例生成

系统使用流程图的形式构建模型实例。流程图主要内容有:流程图实体的表示,包含了流程图实体的位置数据及代表的模型类数据,一个流程图实体只能表示一个模型类;流程图实体容器的表示,保存构建流程图的所有数据,包括流程图实体及其位置、流程图实体间的链接和各种标注等;流程图编辑器的表示,是视图中提供的与用户交互的主要界面,它可以打开、显示和编辑流程图。

6)模型实例的运行

模型实例的运行是资源环境模型计算的关键过程,主要包括以下3个步骤:①资源环境数据的读取及数据预处理;②模型实例的运行及数据处理;③运行结果数据的后处理。资源环境模型数据来源广泛,主要有:地图数字化、遥感数据、统计数据、实验数据、GPS数据、历史数据、估算数据等,这些数据可归纳为空间数据和非空间数据两类。为了在模型实例中访问及处理空间数据,需要添加空间数据存取的接口,在系统中添加了GIS功能函数库,以便对空间数据进行访问和处理。

模型实例运行的关键是对数学方程的处理。在运行模型实例时,需要对模型类的参数和变量赋值,甚至更改模型类。为了满足这种需要,系统在运行时处理数学方程的修改,而不需要对程序源码进行修改,实现了资源环境模型的重用。

在系统中,模型实例的运行通过资源环境模型库引擎实现。该引擎连接了数学函数库和GIS功能库,数学函数库包括了常用的数学函数,GIS功能库可以访问常用的空间数据文件并进行简单的处理。通过资源环境模型库引擎,模型实例可以存取空间数据并利用数学函数库处理各种资源环境数据。

本发明建立了多种编码的改进遗传算法及BP人工神经网络,两点杂交、两点变异格雷码加速遗传算法的模式定理;将遗传算法与单纯形算法、模式搜索算法、模拟退火算法等有机地联系起来,建立了多种混合智能算法;将遗传算法与BP人工神经网络、模糊数学、物元分析技术、投影寻踪技术和多目标决策技术有机地结合起来,建立了遗传优化BP人工神经网络模型、遗传优化模糊评价模型、遗传优化物元模型、遗传投影寻踪倒S型评价模型、遗传投影寻踪插值模型和遗传理想区间模型。在应用方面:将改进的遗传算法和改进的模拟退火算法应用于高度非线性、多峰值等复杂资源环境系统优化;将人工神经网络应用于资源环境系统预测;将遗传算法、人工神经网络和模糊评价方法应用于资源环境系统评价。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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