Page 109 - 2025年第56卷第5期
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口的分水量、王耨泵站的运行状况、东黄埠节制闸与入吴沟河节制闸的运行状况、调度模式类型及相
应调度建议、断面上下游关系与时序关系等信息。
b）知识检索：以具体日期为检索词，通过属性查询可检索运行状态，见图 10（a）所示。以具体断
面为检索词，通过属性查询，可检索断面形状、糙率；通过关系查询，可检索断面里程，进而判断上
下游关系，见图 10（b）所示。
图 10 知识检索示例
c）知识更新：通过 Neo4j 图数据库的导入精灵实现调度场景实时更新，见图 11 所示。
图 11 知识更新展示
d）调度建议提供：通过关系查询，可以辨析时序关系、场景分类及调度建议，见图 12 所示。
（4） 先验知识对调度模型收敛的促进作用：以文献［22］中所构建的强化学习模型及其调度案例为
例，进行调度效果展示。该调度案例属于调度模式 3，相应先验知识为初始闸门开度设置为 2、设置更
大的概率使强化学习智能体取到变小的闸门开度。添加先验知识前后，能加速强化学习模型的奖励值
收敛，见图 13 所示。
4.2 讨论
（1）场景分类效果。由图 6 可知，聚类结果中部分维度各类间区分度不明显。难以同时保障所有维
度聚类效果是高维聚类算法常见问题 ［25］ 。本研究选用 PCA 算法进行降维计算，并且在聚类形成的样本
训练集标签的基础上也进行人工检验，以保障标签的准确性，进而提高 DBSCAN-RF 分类算法总体的
准确性。本研究选用“分类因子提取—降维—聚类—分类”的技术链条能在充分提取历史场景特性的
前提下，有效降低数据计算复杂度，是行之有效的场景分类方法。
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