组合权重模糊联系度模型在水质评价中的应用

针对水质评价指标存在的不确定性和水质评价标准存在的模糊性,基于集对分析理论与模糊层次分析法构建了模糊联系度水质评价模型。首先计算各评价指标值的分级联系度,对样本指标值做初步分类;再计算各评价样本与水质标准之间的综合联系度;最后通过置信度准则评判评价样本的水质级别。为突出不同评价指标的贡献率,将熵值赋权法和超标加权法引入该模型,并通过理想点法进行权重的合成,实现了多种赋权方法优势的融合。将模型应用于闽江渔业水域的水质评价,结果表明基于组合权重的模糊联系度水质评价结果更贴近实际情况,评价结果合理可信。     

基于模糊模式识别理论的水质综合评价的改进

传统的模糊模式识别理论在水质评价中应用时,均为对水质进行5级评价,而当水质指标监测值超出Ⅴ类水质标准时,5级水质评价结果较实际情况偏好,这样使得评价结果与真实情况有较大偏差。针对这一问题,提出一种改进的基于模糊模式识别理论的6级水质评价模型,并以小清河为例,采用该改进的水质评价方法进行水质评价,并将评价结果与单因子评价法和传统的5级模糊综合评价法进行比较,结果表明:改进的水质评价方法既考虑了所有参评指标对水质的综合影响,又考虑了水质指标超出Ⅴ类水质标准的情况,评价结果较接近水质的实际情况。     

基于改进模糊综合评价法的喀斯特山区水质评价研究

将水污染物浓度超标指数算法应用于双权重超标赋权法中,与超标倍数法划定组合新的综合权重,构建新模型,并与双权重超标赋权法、超标倍数法、灰关联数代替模糊隶属度综合评判法进行对比分析,为水质评价提供一种新的研究方法。以乌江流域喀斯特山区水质评价为例,选取3个具有代表性的监测断面中7种水质指标为研究对象。结果表明:(1)改进模糊综合评价法与单一权重评判法、灰关联数代替模糊隶属度综合评判法进行对比分析显示,前者克服了单一方法在计算过程中的不足,在评价结果上更为全面客观,断面污染评判与实际更加吻合,主要污染物筛选结果可靠,而后两者在不同程度上偏离实际检测评判结果,不能充分对水质进行合理评判;(2)改进模糊综合评价法对国控监测断面的评价结果显示,龙场断面全年水质较好,处在Ⅰ类水质的时间达到10个月;(3)改进模糊综合评价法对省控监测断面的评价结果显示,天文和叉河断面的水质污染状况较为严重,二者全年平均值均为Ⅴ类水质,其中天文断面有8个月属于Ⅴ类,叉河断面有5个月属于Ⅴ类。     

模糊区间型综合决策方法在水质评价中的应用

污染事故对水质安全构成了严重威胁,污染事故水质评价可以准确判定事故对水质的影响。针对传统水质评价模型存在不能反映水质监测值动态变化特征、水质优劣指标间相互过度补偿,以及无法区分同一类型水质优劣的问题,构建模糊区间型多属性综合评价模型,改进现有水质评价方法。该模型将水质监测信息集按一定规则聚合转换成区间数,开展水质监测测度区间与各类水质标准区间的相似度判定,基于优化主客观综合赋权法开展水质指标赋权,并采用模糊综合评价法计算待测水体模糊综合评价指数,确定水质类别。将模糊区间型多属性综合评价模型应用于大伙房水库暴雨后水质变化分析的实例表明:评价模型生成的模糊综合评价指数可以区分出同类水质的优劣,改进模型适用于特大暴雨等突发污染事故的水质评价研究。     

山东省昌邑水源地地下水水质演化趋势分析

针对地下水环境系统的复杂性,以山东省昌邑水源地为例,将因子分析、层次分析、最小二乘优化、GFScom模糊综合评判理论引入水质评价领域,建立昌邑水源地地下水水质评价模型。通过因子分析,从9个水质评价基础指标中筛选出4个作为水质评价的重要指标;在此基础之上,采用AHP层次分析主观赋权及因子分析客观赋权的综合评价方法,确定4项主控因素对研究区水质评价的量化影响程度,并通过最小二乘法对二者的确定结果进行优化。基于GFScom模糊综合评判理论确定昌邑水源地地下水水质所属类别,得到该流域地下水水质评价模型。实证结果表明:截至2018年,昌邑水源地地下水水质总体处于污染状态,证明了最小二乘优化的GFScom模糊综合评判模型的可行性,判别率较高。     

基于 MCMC 的 BP 网络在水质评价中的应用

一、水质评价方法水质评价方法总的来说可分为两大类：单因子评价法和综合评价法。单因子评价法计算简单,可直观反映哪些指标超标,但由于是对单个水质指标独立进行评价,因此得到的评价结果不能全面反映水质量的整体状况,可能会导致较大的偏差。综合评价法可同时评价多种指标对水质的影响,从整体上给水质一个客观全面的评价。当前研究较多的综合评价法包括综合指数法、灰色聚类法、灰色模式识别法、模糊综合评判法、模糊模式识别法和人工神经网络模型等。综合指数法通过多个指标并赋予各指标不同权重的综合来判断水质标准,它综合考虑了各指标对水质的影响,     

基于AHM-CRITIC组合赋权贝叶斯的南湾水库水质评价与影响因素分析

针对传统贝叶斯模型将各评价因子“等权重”、忽略了各评价因子对水质贡献差异性的问题，在传统贝叶斯模型的基础上引入AHM-CRITIC组合赋权，构建基于AHM-CRITIC组合赋权的贝叶斯水质评价模型，并基于南湾水库2012—2020年库区断面和主要入库支流逐月水质实测数据，定量分析南湾湖水质与主要入库支流水质类别，并与其他方法进行对比分析。研究发现：(1)2012—2015年，南湾湖水质基本维持Ⅲ类标准，2016—2020年，偶有时段不满足Ⅲ类标准，甚至出现Ⅳ类水，董家河断面水质较差，小浉河断面、谭家河断面、五道河断面、席家河断面等水质较好；(2)组合赋权贝叶斯水质评价模型与单因子指数法和改进内梅罗指数法的结果更吻合，克服了主观赋权贝叶斯法的缺点。说明该模型能更真实反映南湾湖水质，可为同类水质评价提供技术依据。     

改进的模糊综合评价法在地下水水质评价中的应用

模糊综合评价法是一种建立在模糊数学基础上的地下水水质评价方法,在水质模糊综合评价中,权重占有极其重要的地位,它反映了各个指标在水质评价过程中所起到的作用,直接影响到模糊综合评价的结果。为了避免传统方法的不合理之处,本文提出AHP-熵权综合赋权法即结合主观赋权法(AHP法)和客观赋权法(熵权法)计算指标权重,此方法在充分利用专家的经验和知识的同时兼顾了各个数据的信息,有效地避免人为因素的影响,降低主观性和盲目性。并应用实例与不同赋权方法分析比较,证明该方法切实可靠。     

基于博弈论组合赋权的TOPSIS模型在地下水水质评价中的应用

农村地下水水源地水质评价是保证农村饮水安全的重要基础。考虑到权重值对TOPSIS模型的重要性,通过基于博弈论集合的模型将模糊层次分析法(FAHP)确定的主观权重和熵权法确定的客观权重进行组合赋权优化,同时引用“虚拟负理想点”代替“传统负理想点”,避免样点出现与理想点和负理想点欧式距离等距问题。并以德阳市5个典型乡镇农村地下水饮用水源水质监测数据为评价对象,计算相对贴近度确定各水质等级。该模型评价结果与F指法、熵权-TOPSIS和FAHP-TOPSIS模型评价结果的对比分析。结果表明改进的TOPSIS模型评价结果具有合理性、有效性及实用性,并能准确地反映地下水水质等级以及偏离分级标准的程度。     

熵权法在农村安全饮水水质评价中的应用

应用熵权法赋权对水质进行评价,考虑了多个样本间的联系,根据各项指标值的差异程度,确定各指标的权重,可削弱异常值的影响,使评价结果更准确、合理。熵权法应用于巩义市农村安全饮水水质评价的实例表明,该法是一种有效的赋权方法,在水质综合评价中有重要的应用价值。     

汾河水质的模糊综合评价与分析

汾河是山西最大的河流,其水环境的优劣,不仅影响农业灌溉、工业生产,更影响着生活用水安全。为了判定汾河水质类别,本文采用模糊综合评价法对汾河水质进行评价,通过MATLAB软件,基于层次分析法和客观赋权法对指标权重进行组合赋权,进而对汾河5个监测断面的水质进行评价。结果表明,断面3的水质为Ⅴ类,断面1、断面2、断面4、断面5的水质均为Ⅰ类,该评价结果与实际水质状况相符,说明该评价科学、合理、全面,可以在水质评价中进行推广。     

基于模糊物元模型的黑河流域水质评价

为解决水质评价中评价指标众多,存在复杂性、模糊性和不确定性等问题,采用基于指标变换值的模糊物元模型对黑河流域2013年的水质进行评价,并与传统的单因子评价法和灰色关联分析法评价结果进行对比。结果表明:模糊物元模型水质评价得出札马什克、莺落峡、高崖、正义峡、肃南5个评价断面的水质级别分别为Ⅱ、Ⅰ、Ⅱ、Ⅰ、Ⅱ;基于指标变换值的模糊物元模型得出的评价结果与灰色关联分析法是一致的,与单因子评价法的评价结果在莺落峡和正义峡两个断面上略有不同;基于指标变换值的模糊物元模型应用在黑河流域水质评价中是合理可行的,且计算简便实用。     

基于理想点法的水质综合评价模型及其应用

理想点法是一种多目标决策分析方法,其核心思想是构造多指标问题的理想解和反理想解,通过计算各指标理想点贴近度,将靠近理想解的程度作为评价依据。将理想点法应用到水质分级综合评价中,采用投影寻踪分析和Delphi法的组合赋权法综合确定指标权重,建立了基于组合赋权-理想点法耦合的综合评估模型。将该模型应用于北京市朝阳区地下水水质综合评价中,并与物元可拓法和投影寻踪模型进行对比分析,结果表明评价结果与实际情况相吻合,该方法应用于水质评价中是可行的。     

基于混合属性的多级模糊模式识别在水质评价中的应用

针对当前多级模糊模式识别方法依赖检测时间,对水质进行评价结果不够全面的问题,提出一种基于混合属性的多级模糊模式识别的方法对水质进行较全面评价.该方法综合确定水质各项指标的权重,并结合影响水质的环境因素,实现了可不完全依赖检测时间的具有预测功能的水质评价,为科学、合理治理水污染提供更准确依据.实例验证表明,该方法水质评价结果合理.     

基于最优组合赋权的可变模糊模型在水质评价中的应用

针对目前地表水水质评价的模糊性、不确定性和权重确定方法存在的问题,采用最优组合赋权模型将主、客观权重进行优化组合,在可变模糊集理论的基础上,建立最优组合赋权可变模糊模型,以鞍山市为例对其进行实证分析。运用Matlab软件求得最优组合赋权数学模型的主客观线性系数分别为0.6和0.4,基于可变模糊模型对鞍山市地表水水质进行评价,并将结果与模糊综合评价法、灰色关联分析法结果以及实测值进行比较。结果表明:通过该法得出的评价结果符合该地区的实际情况;该模型科学合理、具有一定的可靠性和可操作性。     

基于Critic-Cloud模型的东江干流水质评价

将云模型引入到水质评价研究中,选用CODMn、NH3-N和TP等9个指标构建云模型的特征数,利用Critic法推求各因子客观权重后采取最大确定度来判定水质的综合评价等级,对2004-2010年东江干流水质进行了综合评价,并选取东岸断面评价结果与由模糊综合评价法得出结果进行对比。结果表明：基于云模型的东江干流水质综合评价多为Ⅰ～Ⅱ级,这与实际水质相符,同模糊综合评价法评价结果吻合程度为96.6％,表明基于云模型的地表水体水质评价方法合理可行,且能更为直观的表述水质评价中的模糊性和随机性。     

水库水质评价的模糊识别方法

对水库水质进行合理评价是加强水源地管理的一项重要工作。本文利用模糊模式识别方法对水源比水质进行评价，根据水质评价的特点对模糊模式识别方法进行了改进，并应用于山东省莱芜市乔店水库水质评价，评价结果与实际相符。     

模糊模式识别在水体质量评价中的初步应用

水体污染程度是模糊概念，用模糊数学理论研究水体质量评价是一条值得探索的途径。水质评价的模糊模式识别方法即基于样本水体水质与各级水质标准按近程度的模糊性，将各级水质标准和样本水体水质参数通过一定形式的隶属函数模型化，然后根据样本水体水质对各级水质标准的贴近度识别样本水体的综合等级。文中以湖南省湘江湘潭河段的水质评价为例，初步应用了这一评价方法。     

模糊模式识别模型在钱塘江流域水质评价中的应用

依据环境污染与评价属于模糊概念这一客观实际，并基于陈守煜教授提出的模糊模式识别理论与模型，尝试建立钱塘江流域水质评价模糊模式识别模型。对钱塘江流域10个断面的水质进行了综合评价，得到了比较满意的结果。     

基于可变模糊集的水库水质评价模型

针对水库水质评价指标具有多样性、随机性和模糊性的特点,在模糊综合评判的基础上,以污染贡献率法求出各污染因子的权重,采用可变模糊集方法建立水库水质评价模型。以大龙潭水库为例,选取5个断面进行水质评价,并且与改进的水质指数评价法的评价结果进行了比较。结果表明,评价模型充分考虑到各指标值隶属于优和劣的方面,考虑了最后结果隶属于各个等级的情况,并对各污染因子赋权,得出的评价结果更为合理、更贴近实际。