基于因子分析的水质综合指标评价法及其应用

针对水质评价中指标个数过多,未考虑各评价指标之间的联系,以及不确定性水质评价计算方法原理深奥、计算复杂等缺点,在因子分析法的基础上,提出基于因子分析的综合指标评价法.该方法既具有因子分析的特点,同时通过综合指标的求解又能够对评价样本进行排序和分级,还能对水质样本的污染状况及主要污染物种类进行分析.经过检验表明:该方法能...     

基于模糊综合评价模型的岗南水库水质现状评价

文中根据岗南水库2007~2014年的水质监测资料,运用模糊综合评价模型,对岗南水库的水质现状进行了评价。结果表明,岗南水库水质现状整体尚好,无恶化迹象,可以继续作为饮用水源地。     

水质综合评价的Hopfield网络模型

将人工神经网络技术运用于水质评价，建立了水质综合评价的Hopfield模型，并以重庆市南川凤嘴江水质资料为实例，对模型精确度进行了测试。结果表明：Hopfield网络用于评价水环境质量形象、客观、准确、合理,具有广阔的应用前景。     

水质综合评价灰关联模型的建立与应用

基于灰色关联分析理论,建立了水质综合评价模型,并以马鞍山市水域为例进行分析、计算.在充分考虑河流、湖泊水体水力特征等差异的基础上,运用AHP法确定了各评价指标的权重.研究结果表明,针对水质评价中实际水体各单项水质指标评价结果不相容问题,运用灰关联分析方法可以得到较好解决,文中所建立的评价模型具有一般性,可应用于其它各种水体的水质评价.     

水质综合评价灰关联模型的建立与应用

基于灰色关联分析理论 ,建立了水质综合评价模型 ,并以马鞍山市水域为例进行分析、计算。在充分考虑河流、湖泊水体水力特征等差异的基础上 ,运用AHP法确定了各评价指标的权重。研究结果表明 ,针对水质评价中实际水体各单项水质指标评价结果不相容问题 ,运用灰关联分析方法可以得到较好解决 ,文中所建立的评价模型具有一般性 ,可应用于其它各种水体的水质评价     

基于指标适度标准化的界面风格美综合评价模型

为了客观、定量地评价界面布局的美度,从设计风格的角度,提出非线性审美综合评价模型. 以“活泼美”为例,基于已提出的美度指标体系,针对各美度指标的形式特征设计各组实验样本,计算各样本美度指标值,运用李克特量表法对“活泼美”进行调查评分;运用最小二乘法将各美度指标值与“活泼美”调查值进行曲线拟合,得出关系表达式,实现美度指标适度标准化;运用逼近理想解排序法和相关性定权法,建立界面布局“活泼美”的综合评价模型. 对10个界面样本进行实例研究,运用心理物理学中的两极递进式排序法对模型进行验证分析。结果表明,模型具有良好的精度,可以作为界面智能设计系统的适应度评价函数,为界面智能设计的发展提供可靠的技术支撑.     

应用综合模糊优化模型评价官厅水库水质

通过对官厅水库水质的几项指标的测定,采用一种综合模糊优化模型对官厅水库水质进行了评价.     

水质综合评价的模糊可变模型及其应用

水质综合评价是一个涉及多指标、多级别、考虑区间值的模糊评价问题,将模糊可变集理论引入其中,在评价数学模型不变的前提下,用熵值法、等权法和单纯阈值法3种方法确定指标权重,并以东昌湖为例,分析了各方法对应的级别特征值的稳定性,最终确定各样本的评价等级,结果表明模型的合理性和实用性.     

水质综合评价的模糊可变模型及其应用

水质综合评价是一个涉及多指标、多级别、考虑区间值的模糊评价问题,将模糊可变集理论引入其中,在评价数学模型不变的前提下,用熵值法、等权法和单纯阈值法3种方法确定指标权重,并以东昌湖为例,分析了各方法对应的级别特征值的稳定性,最终确定各样本的评价等级,结果表明模型的合理性和实用性．     

改进的多指标水质动态评价模型及应用

水质评价多以静态评价为主,马尔可夫评价模型为动态评价模型,但无法对多指标水质进行评价.对马尔可夫模型进行改进,将多指标评价中的权重引入到马尔可夫模型中,将小权重的指标状态空间进行压缩,进而建立转移矩阵,求绝对进步度和相对进步度,从而将水质动态变化情况用明确的数值进行量化,得到多指标熵权马尔可夫水质动态评价模型.将此模型应用于济南市大明湖水质动态评价中,得到了比较符合实际的结果.     

基于正态分布原理的贝叶斯水质综合评价

将正态分布原理与贝叶斯方法相结合来进行黄壁庄水库水质综合评价,并给出了改进的贝叶斯(Bayes)方法的思路和计算方法。以GB3838-2002为评价标准,采用改进的贝叶斯方法建立贝叶斯水质评价模型,对黄壁庄水库坝上水质监测数据8项指标进行水质评价研究。评价结果表明:改进的贝叶斯综合水质评价模型适用于黄壁庄水库的水质评价,且黄壁庄水库综合水质处于Ⅰ—Ⅱ类,年内水质变化不大,丰水期水质相对较差,为Ⅱ级水质,其余月份均达到Ⅰ类水质标准。     

河段水质二级模糊综合评价模型及应用

本文意在将多级摸糊综合评判的理论用于河段水质综台评价的实践中，在此基础上建立河段水质二级模糊综合评价模型并验以实例。由于该模型应用时不仅考虑各因子之间的区别，而且同时考虑各监测断面之间的权值差异，从而使河段水质评价更台理和科学。     

应用GRNN模型对给水管网水质的综合评价

给水管网水质是多种污染因子的综合作用结果。为克服水质综合评价过程中的随机性与评价专家主观上的不确定性,利用神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,建立了给水管网水质评价的广义回归神经网络(GRNN)模型。该模型具有网络结构自适应确定及输出与初始权值无关等优良特性。通过对在水质评价各等级间随机内插足够数量的训练样本的训练,确定合适的光滑因子。通过实例验证了模型评价结果与实际情况的一致性,为给水管网水质的评价提供了一种新方法.     

基于熵权的属性识别模型在地下水水质综合评价中的应用

水质评价中各单指标的评价结果具有独立性和不相容性，需要综合考虑各指标的属性。通过将熵值法与属性识别模型相结合，建立了基于熵权的属性识别模型，应用一种新方法进行地下水水质综合评价，它运用熵值法来确定权重系数，能够避免权重确定的主观性问题。结合实际应用表明其可以有效地解决水质的优劣评价问题，且结果合理，计算简单。     

未确知测度综合评价模型在长江水质评价中的应用

利用信息熵确定了指标的区分权重,建立了基于指标分类权重的未确知测度综合评价模型,并应用未确知测度综合评价模型评价了长江7个观测站点2003年6月至2005年9月的水质状况.从而为长江水质评价提供了一条新的途径.     

基于PCA-AHP-IE的多指标评价模型研究与应用

为解决多指标评价问题,提出基于改进PCA-AHP-IE组合的评价模型。通过结合高校专业评价现实问题及其特征,对现有的专业评价指标体系进行重构。改进层次分析法并引入多专家打分及熵值概念,同时结合主成分分析法及熵权法求得指标体系权重,将上下层指标体系权重加权融合,构建基于PCA-AHP-IE的多指标评价模型,获得样本数据评价结果。将该模型应用到高校在计算机专业的评价问题中,实验结果表明:该模型可以完成对样本数据进行合理、有效的评价,评价结果可以作为高校专业优劣判断的决策依据。     

水质组合评价模型与实例研究

针对某些特定的评价需求提出了新的组合评价模型,将两种或两种以上的评价模型有机组合为一个评价模型,使评价结果更科学、更符合实际.用组合评价方法对长江中游干流水质进行评价应用.为水质、大气等的评价提供了一个更科学和实用的解决工具和方法.     

基于SCOR模型的供应商评价指标研究

针对供应商评价中存在的指标分类不合理和定性指标量化不当等问题,本文利用供应链运营参考模型将指标分类合理化之后,首先将定性指标进行合理定量化,接着进行标准化处理,然后利用标准离差法与层次分析法分别计算出各指标的客观权重与主观权重,将其进行线性组合,得出组合权重,最后将标准化数据与组合权重通过点乘的方式得出综合评价结果,同时对最后结果进行排序,得出供应商评价的优劣,从而帮助企业更好的选择合适的供应商。该方法能够有效的解决供应商评价中存在的供应商指标分类不合理的问题,并对定性指标进行正确的量化,最终得出有效的供应商评价方法。该研究为供应商评价提供了一定的参考依据。     

基于模糊数学的牛仔服综合评价模型

以大学生为主要调研对象,通过问卷对牛仔服外观质量和内在性能进行调研,从而了解大学生对牛仔服整体质量的评价。首先确定了影响牛仔服外观质量和内在性能的主要因素,然后用频数统计法得出各影响因素的权重,最后运用模糊综合评判得出大学生对牛仔服整体质量的评价。评价模型可以为企业提高牛仔服的外观质量、改善牛仔服的内在性能提供科学决策依据。