招标项目：雅砻江流域水电开发有限公司基于集成学习方法的雅砻江流域来水预测技术研究
合同编号：YLDC-JKA-2018020
招标编号：0023-18ZB0105
雅砻江流域水电开发有限公司(以下简称招标人)，现对雅砻江流域水电开发有限公司基于集成学习方法的雅砻江流域来水预测技术研究项目采用国内公开招标方式进行招标，特邀请愿意承包本项目且符合资格条件的企业法人投标。
1 项目概况
招标人：雅砻江流域水电开发有限公司
项目地点：雅砻江流域水电开发有限公司集控中心
项目资金来源：企业自筹，已落实。
工期：合同签订后16个月。
工程概况：
雅砻江位于四川省西部，发源于青海省巴颜喀拉山南麓，自西北向东南流，在攀枝花市注入金沙江，四川省境内呷衣寺至河口，河道长1375km，天然落差3180m。雅砻江干流规划分三个河段，拟定22级电站。目前二滩、官地、锦屏一级、锦屏二级、桐子林水电站已投产发电。为实现对流域各梯级电站的“五遥”功能以及对流域水资源优化调度、防洪调度及发电调度的需求，雅砻江流域水电开发有限公司在成都建设了集控中心，对流域梯级水电站进行集中远方实时监控、水情预报、经济运行和联合优化调度管理。
来水预测对雅砻江公司进行流域发电群的联合优化调度至关重要，持续提高来水预测的准确性，意义重大。本项目旨在开展大数据方法与水电业务的融合创新，通过运用大数据研究的新方法，全面分析流域特性、水文、气象以及历史径流来水等数据，采用集成学习的方法对雅砻江流域锦屏一级断面、两河口断面来水情况进行中长期（月尺度）预测，探索一套逐步提高来水预测准确性的方法，以期获得更好的预测精度，以便更好地为水库科学调度提供决策支持。
2 招标范围
本项目拟通过运用大数据相关技术，对与雅砻江流域来水预测相关的数据进行采集、整合与清洗，再基于分析挖掘技术构建雅砻江流域来水预测分析模型，全面分析雅砻江流域特性、水文、气象以及历史径流来水等数据，进而实现对雅砻江流域来水预测的深入研究。
本次项目可从数据层面、研究方法层面以及成果展示层面将此项目招标的范围分为数据获取、整合与清洗、来水预测特征工程、来水预测基础方法研究、基于深度学习的来水预测研究以及基于集成学习的来水预测研究等五部分研究内容。
1、数据获取、整合与清洗
对雅砻江流域来水成因、流域径流量影响因素、现有来水预测业务进行调研，完成与流域来水预测相关的内部数据的梳理和获取；使用网络信息获取技术，获取与来水预测相关的外部数据，丰富来水预测特征数据。在此基础上，进行数据整合、清洗，建立信息完整的数据表，存储可直接分析利用的数据。
2、来水预测特征工程研究
开展雅砻江流域来水预测特征选择、数据降维以及数据无量纲化等特征工程方法的研究，为后期建立来水预测分析模型，开展雅砻江流域来水预测深入研究做准备。
3、来水预测基础方法研究
调研、梳理国内外流域来水预测的方法，通过比较，分析不同方法的优劣性、可行性和适用性；制定流域来水预测基础方法，并开展方法研究，建立预测分析模型。
4、基于深度学习的来水预测研究
综合河流特性、气象、历史来水量等数据，充分考虑和流域来水预测相关的其它影响因素，将其他可能信息，整合到分析模型中，采用深度学习方法，实现基于深度学习的预测方法。
5、基于集成学习的来水预测研究
在完成来水预测基础方法研究和基于深度学习的来水预测研究的基础上，综合前期多种来水预测分析模型的预测值，利用多模型的互补性，开展基于集成学习的来水预测研究，提升适应性，提高准确性。
3 投标人资格要求
投标人的合格资格和条件(下述条件应同时具备)
- 投标人必须是在中华人民共和国境内注册的、具有独立法人资格；
- 投标人近三年内牵头承担过不少于三个大数据领域的类似研究性或咨询类服务项目，且单个合同金额不低于100万,其中至少两个为大数据领域的国家自然科学基金项目；
- 投标人拟投入本项目的技术负责人作为牵头人承担过两个及以上大数据领域的国家自然科学基金项目，总计合同额不少于100万元；本项目的技术负责人入选国家级高层次人才计划且获得过不少于三个省部级及以上的科技类或自然科学类奖项；
- 拟投入本项目团队中至少有两个及以上成员承担过大数据领域的国家自然科学基金项目，累计合同金额不少于200万元；
- 本次招标不接受联合体投标。
4 发售招标文件事宜
（1）获取方式
1）获取时间：2018年7月30日14:30:00至2018年8月6日16:00:00（北京时间）。
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联系人：陈经理
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