Dynamic Water-System Control - Design and Operation of Regional Water-Resources Systems

Civil Engineering and Geoscience

Decision Support System Hoogwater in Regionale Watersystemen (DSS HWRW); een strategisch beslissingsondersteunend systeem, gericht op selectie van inrichtingsmaatregelen ter vermindering van de hoogwaterproblematiek in beeksystemen

In het kader van het Land Water Milieu Informatietechnologie Programma (LWI) is gewerkt aan de specificatie en realisatie van een beslissingondersteunend systeem Hoogwaterbestrijding in Regionale Watersystemen (DSS HWRW). Het voornaamste doel hiervan was een beter inzicht te verkrijgen in de effectiviteit en haalbaarheid van maatregelen en projecten die de hoogwaterproblematiek in regionale watersystemen moeten verminderen. Het project heeft geleid tot de ontwikkeling van een aantal innovatieve concepten. Deze konden wegens technische problemen vooralsnog niet in een operationeel beslissingondersteunend systeem worden geomplementeerd. In het rapport is het functioneel ontwerp van het DSS HWRW beschreven, waarbij uitgebreid wordt ingegaan op de innovatieve concepten

Long-Term Effects of Cancer Survivorship on the Employment of Older Workers

Reservoir is one of the emergency environments that required fast an accurate decision to reduce flood risk during heavy rainfall and contain water during less rainfall. Typically, during heavy rainfall, the water level increase very fast, thus decision of the water release is timely and crucial task. In this paper, intelligent decision support model based on neural network (NN) is proposed. The proposed model consists of situation assessment, forecasting and decision models. Situation assessment utilized temporal data mining technique to extract relevant data and attribute from the reservoir operation record. The forecasting model utilize NN to perform forecasting of the reservoir water level, while in the decision model, NN is applied to perform classification of the current and changes of reservoir water level. The simulations have shown that the performances of NN for both forecasting and decision models are acceptably good