水库大坝安全自动监测系统方案 我国是个山川、河流众多的国家，特别是南方地区，河流湖泊密布，特别是中小河流， 纵横交错，如此众多的河流，极易造成洪水灾害。 为防止洪水灾害给人们造成危害和财产损失，人们不断在各大河流兴建水库，用于拦 截洪水。同时，水库还可用来灌溉、发电、防洪和水产养殖，为人们防护洪水灾害的同时 也给人们带来很大的便利。 但水库带给人们便利的同时也存在着巨大的安全问题。水库的蓄水量巨大，一但发生 洪水灾害，强降雨和上游洪峰 时常使水库水位在短时间内大幅上涨。 水库安全监测一直是我国防汛工作的重点和难点，库区的雨量、水位监测是非常必要的， 实时监测库区降雨量和水库水位值等数据，兴建水库监测系统能有效防止灾害的发生，确保 水库安全。 以往的水库监测方式是人工监测或者有线的方式进行监测，这种监测方式耗费大量的 人为物力，而且监测范围小，而且，由于水库通常都处于山区，布线极不方便，导致有线 很好地满足水库的 距离远、无人监测等实际需求。 方案设计 水库监测系统是水利管理部门远程监测水库的水位、降雨量等实时数据，同时进行视 频远程监控的有效方式，为保障水库的安全度汛和安全生产提供准确、及时的现场信息。 水库监测系统要求能做到水库水雨情的实时监测、实现水库的信息化管理，以确保人 们的生命和财产安全。 系统要求实时监测水库库区的降雨量、实时水位值、视频监控等，可以实时动态的掌

水库大坝安全自动监测系统方案 我国是个山川、河流众多的国家，特别是南方地区，河流湖泊密布，特别是中小河流， 纵横交错，如此众多的河流，极易造成洪水灾害。 为防止洪水灾害给人们造成危害和财产损失，人们不断在各大河流兴建水库，用于拦 截洪水。同时，水库还可用来灌溉、发电、防洪和水产养殖，为人们防护洪水灾害的同时 也给人们带来很大的便利。 但水库带给人们便利的同时也存在着巨大的安全问题。水库的蓄水量巨大，一但发生 洪水灾害，强降雨和上游洪峰 时常使水库水位在短时间内大幅上涨。 水库安全监测一直是我国防汛工作的重点和难点，库区的雨量、水位监测是非常必要的， 实时监测库区降雨量和水库水位值等数据，兴建水库监测系统能有效防止灾害的发生，确保 水库安全。 以往的水库监测方式是人工监测或者有线的方式进行监测，这种监测方式耗费大量的 人为物力，而且监测范围小，而且，由于水库通常都处于山区，布线极不方便，导致有线 很好地满足水库的 距离远、无人监测等实际需求。 方案设计 水库监测系统是水利管理部门远程监测水库的水位、降雨量等实时数据，同时进行视 频远程监控的有效方式，为保障水库的安全度汛和安全生产提供准确、及时的现场信息。 水库监测系统要求能做到水库水雨情的实时监测、实现水库的信息化管理，以确保人 们的生命和财产安全。 系统要求实时监测水库库区的降雨量、实时水位值、视频监控等，可以实时动态的掌

分类 举例 典型应用 场景 数据 模型 优点 缺点 key- value 存储 Redis,Oracle BDB, 内容缓 存，主要 用于处理 大量数据 的高访问 负载，也 用于一些 日志系统 等等 Key 指向 Value 的键 值对, 通常 用 hash table 来实 现 查找速 度快 数据无结 构化,通 常只被当 作字符串 或者二进 制数据 列式 HBase,Cassandra Cassandra,Riak 分布式的 以列 簇式 存 储， 查找速 度快， 可扩展 性强， 功能相对 NoSQL简介 3 数据 库 HBase,Cassandra,Riak 分布式的 文件系统 将同 一列 数据 存在 一起 性强， 更容易 进行分 布式扩 展 功能相对 局限 文档 型数 据库 CouchDB, MongoDb Web应用 （与Key- Value类 似， Value是 关系型 数据库 一样需 要预先 定义表 结构 查询性能 不高，而 且缺乏统 一的查询 语法 图结 构数 据库 Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph 社交网 络，推荐 系统等。 专注于构 建关系图 谱 图结 构 利用图 结构相 关算 法。比 如最短 路径寻 址，N 度关系 查找等 很多时候 需要对整 个图做计 算才能得 出需要的 信息，而 且这种结 构不太好 做分布式

分类 举例 典型应用 场景 数据 模型 优点 缺点 key- value 存储 Redis,Oracle BDB, 内容缓 存，主要 用于处理 大量数据 的高访问 负载，也 用于一些 日志系统 等等 Key 指向 Value 的键 值对, 通常 用 hash table 来实 现 查找速 度快 数据无结 构化,通 常只被当 作字符串 或者二进 制数据 列式 HBase,Cassandra Cassandra,Riak 分布式的 以列 簇式 存 储， 查找速 度快， 可扩展 性强， 功能相对 NoSQL简介 3 数据 库 HBase,Cassandra,Riak 分布式的 文件系统 将同 一列 数据 存在 一起 性强， 更容易 进行分 布式扩 展 功能相对 局限 文档 型数 据库 CouchDB, MongoDb Web应用 （与Key- Value类 似， Value是 关系型 数据库 一样需 要预先 定义表 结构 查询性能 不高，而 且缺乏统 一的查询 语法 图结 构数 据库 Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph 社交网 络，推荐 系统等。 专注于构 建关系图 谱 图结 构 利用图 结构相 关算 法。比 如最短 路径寻 址，N 度关系 查找等 很多时候 需要对整 个图做计 算才能得 出需要的 信息，而 且这种结 构不太好 做分布式

end 参数 类型 说明 Event struct 存放事件内容，一个事件分为flag标志位和事件数据data，flag为1时表示该事件发生 Context struct 全局变量,存放策略级的系统数据，也可以存放用户自定义的数据 示例 1. function [Context] = main(Context,Event) 2. %% 均线突破策略 3. % 设定交易股票池，分别针对个股做以下决策 存储自定义全局变量 策略停止函数—stop_strategy main函数内主要由事件驱动、全局变量、数据接口和交易接口组成的策略编基本接口，用户根据这些基本接口来组织策略的结 构 全局变量存放了系统变量，包括订阅数据滑窗、策略运行时间、标的、事件等 也用于存放用户自定义的全局变量 函数原型： 1. % 全局变量直接赋值即可 2. symbols = Context.symbols; struct 订阅数据滑窗，按照频率、字段、数据矩阵结构存储，如 Context.data.frequency_900s.close， 行索引为symbols，列索引eob event struct 存放系统使用事件的标识和参数 userdata struct 用户保存的全局变量，可在后续周期中调用 初始化事件是策略逻辑启动前，初始化策略运行条件 策略的运行方式采用事件触发的方式，当检测到事件发生

end 参数 类型 说明 Event struct 存放事件内容，一个事件分为flag标志位和事件数据data，flag为1时表示该事件发生 Context struct 全局变量,存放策略级的系统数据，也可以存放用户自定义的数据 示例 1. function [Context] = main(Context,Event) 2. %% 均线突破策略 3. % 设定交易股票池，分别针对个股做以下决策 存储自定义全局变量 策略停止函数—stop_strategy main函数内主要由事件驱动、全局变量、数据接口和交易接口组成的策略编基本接口，用户根据这些基本接口来组织策略的结 构 全局变量存放了系统变量，包括订阅数据滑窗、策略运行时间、标的、事件等 也用于存放用户自定义的全局变量 函数原型： 1. % 全局变量直接赋值即可 2. symbols = Context.symbols; struct 订阅数据滑窗，按照频率、字段、数据矩阵结构存储，如 Context.data.frequency_900s.close， 行索引为symbols，列索引eob event struct 存放系统使用事件的标识和参数 userdata struct 用户保存的全局变量，可在后续周期中调用 初始化事件是策略逻辑启动前，初始化策略运行条件 策略的运行方式采用事件触发的方式，当检测到事件发生