水环境模糊综合评价模型优化

研究水环境保护,减少污染,水环境质量评价是环境质量评价中的重要组成部分,为区域环境系统的污染控制规划及环境系统工程方案的制定提供依据.模糊综合评价法是目前应用较广的水环境评价方法,根据水环境评价的特点,在模糊综合评价模型基础上,使用指数隶属函数,解决了非相邻等级隶属函数为0时,被忽略了其对评价结果影响的问题;引入信息熵,将熵值系数用以修正采用超标比计算的评价因子权重,避免了权重确定中过于依赖严重超标的评价因子.经实验验证,评价结果更合理.     

基于粗糙集—RBF网络的水环境质量评价方法

提出一种基于粗糙集—RBF网络复合的水环境质量评价方法,选取描述水环境质量的五项监测指标作为评价因子,利用粗糙集理论,构建水质级别知识表达系统,对水质监测数据进行属性约简,用约简后的规则集对RBF网络进行训练,提高了RBF网络在水质评价中的收敛性与非线性逼近能力。实验仿真表明：该方法使水质评价的结果更加科学、准确、及时,且通用性好,可广泛应用于环境保护与污染治理相关的水环境质量评价。     

基于GIS对机场选址中空间气象要素的影响分析

通过对机场选址的气象影响因子的评估研究,加入空中气象数据进行分析。借助ArcGIS软件对数据裁剪和处理,获取空中气象因子的分级图层。在机场选址的评价方法研究现状上,选择秩序质心法计算各要素的权重,加权叠加获取适宜性指数图。在此基础上,通过对比备选场址的位置数据,筛选出气象条件相对适宜的场址。     

城市生态环境质量评价软件的开发

本文以景观生态学理论为基础,从城市生态系统压力、状态和响应应三方面构建了一套全新的且较为全面的城市生态环境质量评价指标体系,并应用专家经验法确定其权重系数,再用加权平均法得到每个评价单元的综合评价指数,进行城市生态环境质量的评价。并以卫星遥感数据为基础,利用面向对象技术和组件技术,用可视化编程语言VisualBasic和GIS控件MapObjects开发了城市生态环境质量评价软件。     

针对土壤重金属污染评价的模糊数学模型的改进及应用

土壤重金属污染评价是土壤重金属污染研究的重要课题。本文改进了针对土壤重金属污染评价的模糊数学模型和评价因子权重的计算方法,提出了基于污染物浓度和毒性的双权重因子的模糊综合评价法。该法慎重考虑了各级标准界限的模糊性,较好继承了模糊数学方法用于土壤重金属评价的优点。它从定性和定量两方面,比较客观地反映污染因子对土壤环境质量的影响。采用双权重系数法确定各指标的权重,综合考虑评价因子的浓度和毒性,不但在大多数情形下与对比的其它方法结果相一致,而且可以克服其它几种方法出现的误判,提高了评价结果的分辨性,使评价结果更全面、更能真实地反映土壤重金属污染实际状况。     

基于地球大数据的“美丽湖泊”SDG 6.3.2综合评价体系构建

湖泊等水体水质状况直接关系到人类社会的可持续发展。传统的水环境质量评价体系大都基于统计数据和原位测量数据,存在周期过长和时效性差等问题,难以实现大范围、连续地湖泊水环境质量评价。遥感技术的发展为高时空分辨率的湖泊水环境质量评价提供了可能。在总结现有湖泊水环境质量评价体系的基础上,以联合国可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs)中指标SDG 6.3.2(环境水质良好的水体比例)为导向,结合统计数据、野外实测数据和卫星遥感数据等地球大数据构建了"美丽湖泊"综合评价体系,以期在联合国可持续发展目标框架下,推进我国湖泊水环境质量综合评价,为美丽中国评价提供技术参考。     

一种基于熵权和经验因子的模糊综合评价方法

针对系统综合评价过程中存在各种不确定性的问题,提出了一种基于熵权和经验因子的模糊综合评价方法。将模糊数学理论与综合评价理论相结合,利用模糊集合来表示专家的评价结果,对专家评价意见进行量化;权重的确定采用基于熵权和经验因子的权重确定方法,将由决策矩阵确定的客观权重同由先验知识确定的主观权重结合起来,提高了权重确定的科学性;最后,对专家意见和权重进行模糊合成运算,得出综合评价的最终结果。结合某信息系统的风险评估算例,给出了该方法的应用步骤。     

土地利用现状数据建库数据质量评价与控制研究

在江苏省部分县市1∶1万土地利用现状调查数据建库基础上,研究了建库过程中影响数据质量的主要因素和因子,给出了影响数据质量的主要因素与因子的权重。以模糊数学原理和方法为基础,建立了数据质量综合评价模型,同时利用SPC方法初步研究了数据建库过程中数据质量的控制。     

基于模糊信息分配的水环境质量评价

将模糊信息分配方法应用到水环境质量评价中，以西安市水环境质量评价为例进行了检验计算，结果表明：评价结果能较准确地反映水环境质量的实际情况，最后对其进行了合理的分级，具有一定的应用价值，为水环境保护和管理提供依据。     

直觉模糊语言信息下的三维动态评价方法及应用

针对当前综合评价大多集中在静态评价以及属性权重未知的问题,在直觉模糊语言环境下提出一种三维动态评价方法.首先,利用模糊质量功能展开求解指标权重以弥补传统主客观确权方法的不足,体现指标越能表征顾客需求贡献度权重越大的赋权思路;其次,考虑到评价指标间的相互关系也会影响最终的评价结果,引入幂平均算子并将其扩展到直觉模糊语言集中,通过直觉模糊语言幂加权平均算子集结多属性信息得到静态综合评价值;接着,在静态评价值求解的基础上,基于全局信息定义分层激励因子和阶段信息定义成长因子分别对评价基础值的增长态势和增长趋势进行测度,构建基于评价基础值、变化状态与发展趋势的三维动态评价指数模型;最后以小微企业的信用评价为例验证所提出方法的有效性和可行性.     

PBIL进化算法求解排污口布局优化问题的研究

排污口的布局对水生态系统的良性发展和城市环境美化起着至关重要的作用。利用基于概率分析策略的PBIL算法,综合考虑影响排污口布局的区域地理条件、水环境容量、水域纳污能力、水生态资源等约束条件,并利用层次分析法确定影响因子的权重值。利用罚函数法构造了排污口优化设置问题的模型,设计了整数编码方式,并应用于工程实例。结果表明了该算法能较为准确合理地求解此类问题,为经济的可持续发展提供了较好的技术支持。     

基于GIS的黄河三角洲土壤肥力质量自动化评价

土壤盐碱加重、质量退化是黄河三角洲土地开发利用中面临的重要问题,定量客观评价土壤质量对该区土地资源合理利用与保护有重要意义。本文运用相关分析法筛选土壤质量评价指标,确定其权重,通过G IS叠加分析划分评价单元,以隶属度模型和指数和法计算土壤质量综合指标值,进而评价土壤质量。结果显示:黄河三角洲土壤总体质量较差,适宜种植业的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ等地仅占土地总面积的18.62%,质量最差的Ⅷ等地(光板地)占19.56%,质量中等Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ等地占总面积56.78%;评价结果与实际作物产量高度相关。在此基础上,研究提出了该区农业生产和土地资源合理配置的措施建议。     

不确定环境下的Ad-hoc网络可信性评价模型研究

运用不确定理论解决了Ad-hoc网络可信性模型的评价问题。运用不确定理论对Ad-hoc网络的信任度进行分析、评价和测试,提出了不确定综合评判方法,建立了Ad-hoc网络的可信性评价模型。该模型首先采用不确定变量表示各个评判因子的权重系数,增强了各因子权重的合理性;然后通过单因子评价模型对各因子进行评价;最后利用不确定综合评判模型确定Ad-hoc网络整体的可信度标准等级。通过实例运算得出综合评价结果。结果分析表明,该模型有效可行,且具有科学性和合理性。     

GRMTAP算法中的任务权重与质量阈值分配问题*

任务权重与质量阈值分配问题是管理和协同工作中多任务分配中的重要问题。本文基于GRMTAP算法对含有任务权重与质量阈值的多任务分配分配问题提出了有效的解决办法。1)针对任务权重提出了使用权重向量调整多任务质量评价矩阵,然后,调用GRMTAP算法完成多任务的有效分配。2)针对质量阈值提出采用任务类别向量的元素值之和之负值置换质量评价矩阵中评价质量值小于阈值的质量值,再调用GRMTAP算法完成多任务的分配,且以分配矩阵评价质量之和作为该分配是否成功的判断依据。这样,有效地解决了含任务权重与质量阈值的多任务分配问题,扩展GRMTAP算法的应用范围。     

基于BP神经网络的渭河水质评价方法

讨论了BP神经网络模型的特性和建模条件,并给出建立合理BP神经网络模型的基本原则和步骤.针时实际水质评价问题,建立了渭河地面水环境质量综合评价的BP神经网络模型,并与单因子法、主成分分析法进行了分析比较.实验结果表明,BP神经网络可以较好地实现水质综合评价,且具有较高的实用性和客观性.     

采用熵权和模糊集的特征评价方法及应用

针对传统评价方法主观性过大,人为因素影响评价结果的问题,提出一种基于熵权和模糊理论的评价方法。该方法对属性特征与评价结果之间的映射关系和指标权重向量进行模糊化处理,采用隶属度矩阵表达评价因子和评价结果之间的映射,再利用信息熵定量计算各影响因素的权重,克服了在传统评价过程中人工设定权重系数的主观性。以起重机械的安全评价为例,验证了该方法的有效性。     

模糊神经网络在水环境质量评价中的应用

为了保证城镇居民饮水安全,针对水质分级标准存在的模糊性,引入模糊神经网络理论,建立水环境质量评价模型。选取吉林省白山市白云峰水库为研究区,通过调查采样选定6处监测点,将其模型评价结果与尼梅罗综合指数法的评价结果进行对比分析。结果显示,模糊神经网络评价水环境质量是可行的,水质评价结果精度更准确,打破了传统方法的局限性。模糊神经网络模型具有较强的学习能力,能够提高地下水水质评价的准确性,为日后保护和管理水环境提供了科学依据。     

基于BP神经网络的高职英语教学质量评价方法

为进一步提高高职英语教学质量评价的有效性,提出了基于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络的高职英语教学质量评价方法。文章通过建立高职英语教学质量评价指标体系,运用层次分析法确定各评价指标权重,设计一个BP神经网络评价模型,将评价指标与指标权重作为模型输入,实现高职英语教学质量评价。实验结果表明,设计方法可以定量评价高职英语教学质量,且具有较高的准确性和实用性。     

基于灰色可能度函数的面板数据聚类方法

针对静态灰色可能度函数聚类方法的局限性,综合考虑评价指标发展趋势、指标权重和时间权重的影响,构建一种体现发展趋势的灰色可能度函数聚类模型用于解决面板数据问题.该方法引入发展因子概念,用于表示观测值的发展趋势;对于观测对象在不同时刻的观测值,运用发展因子将观测值集结为发展作用值,并利用时间权重对包含发展作用值的面板数据进行降维,从而获得信息集结值.运用所提出的权重求解法确定每个指标各时刻指标权重,再根据离差平方和最小化方法优化求解总时段综合指标权重,并对降维后的信息集结值进行灰色可能度函数聚类分析.最后,通过对中国10个城市5年宏观经济状况的聚类分析,验证所提出模型的有效性和可行性,实现了灰色可能度函数聚类方法的面板数据处理.     

改进TOPSIS-RSR法在数控机床质量评价的应用

对于数控机床质量评价问题,建立改进的TOPSIS-RSR法.利用熵权法计算数控机床质量评价指标的客观权重,参考文献中的专家经验,应用AHP法计算指标的主观权重,基于最小相对信息熵理论和拉格朗日乘数法将主、客观权重相结合计算组合权重.在组合权重的基础上,利用改进的TOPSIS法(逼近理想解排序法)为5个数控机床的质量进行...