GRF GRF GRF

Хидроинформатика

Пасош предмета

врста и ниво студија: докторске академске студије
наставник: Милош П Станић
асистент:
статус предмета: изборни
семестар: 1
шифра: ГРД1ХИ
ЕСПБ: 8.5
условни предмети:

Број часова активне наставе - недељно

предавања вежбе други облици наставе студијски истраживачки рад
4 0 0 2

Методе извођења наставе

Теоријска настава се изводи аудиторно кроз предавања уз помоћ презентационе технологије. Практична настава се изводи кроз самосталну израду задатака - израда модела за оптимално управљање једнонаменским и вишенаменским акумулацијама и сложеним хидротехничким системима.

Структура оцене - максималан број бодова 100

колоквијуми семестрални усмени писмени остало
0 50 30 0 20

Циљ предмета

Разумевање концепта интеграције и анализе података (data mining) и развоја и примене математичких модела у хидротехници, као и примену метода глобалне оптимизације у моделирању сложених хидротехничких система.

Исход предмета

Оспособљавање студената за дефинисање елемената и самостални развој делова и алгоритама у оквиру хидроинформатичког система.

Садржај предмета

Основе релационих база података. Основе SQL-а. Основни алгоритми теорије графова: претраживање графа по дубини, претраживање графа по површини, проналажење најкраћег пута, минимално разапињуће стабло. Дирекциони ациклични графови, тополошко сортирање графа. Примена алгоритама из области графова у хидротехници. Алгоритми за просторну анализу података (computational geometry algorithms). Формирање и анализа дигиталног модела терена за потребе хидротехничких анализа. Алгоритми за делинеацију сливне површине. Основе GIS-а. Растерски и векторски приказ података. Методе глобалне оптимизације. Модели у хидротехници, проблеми просторне и временске размере у моделирању, проблеми калибрације и верфикације модела.

Литература

Скрипте припремљене у форми детаљних презентација које прате предавања и вежбе

Babovic.V, (1996) Hydroinformatics, Emergence, Evolution, Intelligence, IHE Delft

Kumar.P. (2005) Hydroinformatics: Data Integrative Approaches in Computation, Analysis, and Modeling