模糊聚类迭代模型在水资源承载能力评价中的应用

利用模糊聚类迭代模型对山东省17地市的水资源承载能力进行了综合评价,通过模糊识别模型得到样本的级别特征值,从而达到对该省各地区水资源承载能力的级别划分,进而提出增强水资源承载能力的建议,以促进山东省水资源的可持续发展.     

模糊聚类分析在区域水资源承载能力评价中的应用

介绍了模糊聚类分析的基本原理和计算步骤,并利用该分析方法对山东省17地市的水资源承载能力进行评价.评价结果表明:淄博市、威海市、青岛市、潍坊市、济宁市、日照市、枣庄市、莱芜市、烟台市和临沂市等10个地市的水资源承载能力较高,而其它7地市的水资源承载能力相对较低.     

模糊聚类迭代模型在水资源承载能力评价中的应用

利用模糊聚类迭代模型对山东省17地市的水资源承载能力进行了综合评价，通过模糊识别模型得到样本的级别特征值，从而达到对该省各地区水资源承载能力的级别划分，进而提出增强水资源承载能力的建议，以促进山东省水资源的可持续发展.     

安徽省水资源承载力

文章根据对安徽省水资源人口承载能力与经济承载能力的分析评价,讨论了主要制约因素。     

石家庄市水资源承载力研究

文中根据石家庄市水资源现状,对2010年需水量进行了预测,在此基础上对水资源人口承载能力与经济承载能力做了分析与评价,并讨论了主要的制约因素。     

基于云模型与PSR模型的长江三角洲水资源承载力评价

在水资源危机日益加重的背景下,以长江三角洲为研究区域,采用PSR模型构建"社会、经济、水量、水质、水域、水流、生态环境"多维度的水资源承载力评价指标体系,构建基于云模型与PSR模型的水资源承载力评价模型,将TOPSIS、SPA-VAS算法的评价结果与云模型算法的评价结果进行对比验证。结果表明:2005年与2009年上海市、江苏省与安徽省的水资源承载力评价等级均为Ⅲ级,浙江省的为Ⅱ级;2013年上海市、江苏省、安徽省与浙江省的均为Ⅲ级;2017年上海市与江苏省的为Ⅱ级,浙江省的为Ⅰ级,安徽省的为Ⅲ级。云模型评价结果与TOPSIS算法以及SPA-VAS算法的结果基本一致,表明PSR模型的多维度评价指标与云模型的评价方法具有一定的可行性和科学性。     

基于流域水资源承载力的动力学模型

在探讨流域水资源承载力理论内涵的基础上,根据影响流域水资源承载力的资源、环境、人口和科技等主要因素,将水资源承载力的分析置于生态—经济—社会的复合巨系统的背景下,制定了流域水资源承载力的分析框架,揭示了水资源承载力的内部逻辑关系,并将这种内部逻辑关系用函数关系表征,最后根据水资源承载力的分析框架和内部关系建立了流域水资源承载力的动力学模型.     

水资源价值模糊评判模型

水资源危机日益加剧，而水价是缓解水资源危机的有效手段．水资源价值是水价形成的基础．结合济南市的实际，分析了影响水资源价值的主要因素，给出了相应的定量方法，建立了水资源价值模糊评判模型，计算出了不同年份的水资源价值．     

SPA-FCE模型及其在水资源承载力评价中的应用

文章提出用集对分析方法构造基于模糊联系度的相对差异度函数,进而建立集对分析-可变模糊综合评价模型(SPA-FCE)。应用所建模型对亳州市2012-2017年的水资源承载力进行评价,结果表明,亳州市水资源承载力综合评价等级为3级,属于超载,此结果与实际情况相符,验证了模型的适用性。     

云综合评判模型在区域水资源承载力评价中的应用

为有效评价区域水资源承载力,建立了基于云理论的综合评判模型,将不确定性概念的模糊性和随机性有机地结合在一起,既用隶属函数描述了评价等级的模糊性,又利用超熵概念充分考虑了隶属度本身存在的随机性.将云综合评判模型应用于洮河水资源承载力研究中,并同传统模糊综合评判、可拓评价法进行比较.结果表明,该模型有效可行,并能体现出评价的不确定性.     

宝鸡市水资源承载力系统动力学仿真模型研究

水资源承载力是一个地区持续发展过程中各种自然资源承载力的重要组成部分,对地区综合发展和规划非常重要.针对宝鸡市水资源系统所具有的复杂系统特征,采用系统动力学原理和方法,在对其进行结构和因果关系分析的基础上,将水资源承载力系统划分为人口、农业、工业、水污染、水资源5个子系统,通过各层次的反馈关系,建立水资源承载力变化的系统动力学模型,并通过策略模拟试验了政策变化对水资源承载力的影响.通过对模型模拟结果的比较,提出了适合的经济发展方案和建议.     

基于遗传算法与神经网络相结合的区域水资源承载力综合评价

在遗传算法与误差反向传播网络（BP网络）结构相结合的基础上，提出了利用改进的遗传算法优化神经网络进行水资源承载力综合评价的新方法，将该方法应用于淮河流域水资源承载力综合评价，实例表明是可行的，为水资源承载力定量分析开辟了新的途径．     

基于遗传算法与神经网络相结合的区域水资源承载力综合评价

在遗传算法与误差反向传播网络（BP网络）结构相结合的基础上,提出了利用改进的遗传算法优化神经网络进行水资源承载力综合评价的新方法,将该方法应用于淮河流域水资源承载力综合评价,实例表明是可行的,为水资源承载力定量分析开辟了新的途径.     

山东省水资源可持续能力评价

论述了区域水资源可持续能力与水资源承载力的关系，在相对隶属度概念和理论的框架下，利用多级模糊识别理论模型和方法对山东省各个地市的水资源可持续利用能力进行了评价，该方法理论严谨，方法简洁，评价结果稳定可靠，应用前景广阔．     

山东省水资源可持续能力评价

论述了区域水资源可持续能力与水资源承载力的关系,在相对隶属度概念和理论的框架下,利用多级模糊识别理论模型和方法对山东省各个地市的水资源可持续利用能力进行了评价,该方法理论严谨,方法简洁,评价结果稳定可靠,应用前景广阔.