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基于加速遗传算法与投影寻踪的水质评价模型 总被引:3,自引:2,他引:1
针对投影寻踪模型中投影指标函数的最优化计算复杂问题,采用加速遗传算法加快寻优速度,解决了投影寻球过程中最优化问题.实饲计算表明,该模型可处理复杂多指标优化问题,是解决复杂水质综合评价的有效途径. 相似文献
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可变模糊优选神经网络综合评价模型 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多指标评价问题中区间形式评价标准的处理方式和指标权重的确定方法直接影响评价的科学性及合理性,首次将可变模糊集理论和模糊优选神经网络有机结合,提出了一种新的评价模型———基于可变模糊集理论和模糊优选神经网络的综合评价模型,并应用模型对黄河流域9个行政分区的水资源可再生能力进行了综合评价。评价结果表明,黄河流域水资源可再生能力总体上较弱;新的评价模型是科学、合理的。 相似文献
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为定量评价河流健康现状,在阐述河流健康内涵的基础上构建了河流健康综合评价指标体系,将模糊综合评价法与熵值法相结合,建立了基于熵权的模糊综合评价模型,并将其应用于桂林市桃花江河流健康评价中。结果表明,桃花江上、中、下游的相对隶属度分别为(0.110 31,0.248 77,0.267 29,0.316 90,0.056 73)、(0.143 01,0.191 79,0.413 91,0.204 15,0.047 14)和(0.154 82,0.071 66,0.334 65,0.317 59,0121 28),其对应的健康级别分别为差、中和中,限制桃花江健康的因素主要有总磷、氨氮、CODcr、鱼类多样性、底栖动物种类、万元GDP用水、供水保证率和防洪能力,研究结果与实际情况相符。 相似文献
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在水质评价过程中,确定主要污染因子和水质级别对水污染治理具有重要意义。针对传统模糊综合评价法在计算权重时存在缺少客观性且无法反映评价因子间的此消彼长等问题,提出一种改进模糊综合评价法,即考虑评价因子监测值、评价标准值及各评价因子间的相互关系,采用层次分析法计算权重系数,并利用单因子评价等级建立标度确定对照表定量地判断评价因子间的标度,从而使权重的确定更加客观、有条理。利用该方法对2002~2007年太湖全年期、汛期和非汛期的全湖水质进行总体评价,结果表明太湖主要污染因子为氮和磷,整体水质呈Ⅲ类或Ⅳ类,汛期和非汛期全湖水质相当。 相似文献
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针对土石坝渗流安全风险评价指标存在模糊性和随机性的问题,在传统模糊综合评价模型的基础上引入云模型,建立基于云模型的土石坝渗流安全风险模糊综合评价模型。选取渗透坡降等12个指标构建评价指标体系,采用AHP法确定评价指标权重,由安全风险等级和评估数据分别推求标准云和评价云数字特征值,通过计算标准云和综合云的相似度给出评价结果。将该模型应用于已建土石坝工程的渗流安全风险评价中,计算得到综合云与标准云的最大相似度为0.800,进而给出该土石坝渗流安全风险等级为"较低风险",通过与传统模糊综合评价模型对比发现,该模型评价方式更为客观,评价结果更为全面。研究成果可为土石坝安全评价和加固提供参考。 相似文献
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