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组合权重模糊数学法在水质评价中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
《人民黄河》2015,(5):77-79
选取硫酸盐、总锰、总铁、硝酸盐、亚硝酸盐、氟化物、总硬度作为水质的影响因子,将层次分析法和熵权法相结合进行权重计算,结合模糊数学法对吉林市地下水水质进行评价,并将评价结果与内梅罗指数法和传统模糊数学法评价结果进行对比。结果表明:组合权重模糊数学法计算得到的水质等级与其他两种方法计算结果较为接近。采用组合权重模糊数学法对地下水水质进行评价,其中熵权法综合考虑了所有水样数据所包含的信息进行权重计算,层次分析法基于专家打分构建判断矩阵进而确定权重,将主观因素和客观因素均融入水质评价中,评价结果更为客观合理、更具有说服力。 相似文献
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基于组合赋权法-TOPSIS法的北天山隧道突水风险评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在岩溶地区修建地下工程,特别是隧道工程,由于受地下岩溶水的影响,施工中常常会发生突发性的突水突泥地质灾害。为此,基于新疆北天山隧道突水灾害发生的影响因素,建立以地层岩性、地形地貌、地下水位、不良地质构造、气候降水等影响因素为主的指标评价体系。同时采用主观赋权法层次分析法计算主观权重,采用客观赋权法熵权法计算客观权重,将两者结合起来形成主客观组合赋权法用来计算综合权重。然后结合组合赋权法-TOPSIS法构建一种新的隧道突水风险评价系统,对新疆北天山隧道进行突水风险评价,评价结果在实际开挖中得到了较好的检验,体现出了准确性,说明该法对于隧道突水风险评价具有可行性。 相似文献
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针对目前除险加固后病险水库康复度难以准确评价的问题,构建了两层评价指标体系,结合模糊灰色聚类和组合赋权法对病险水库康复度进行量化评价。基于熵权法和层次分析法分别计算各康复类型评价指标的主、客观权重,采用组合赋权法将主、客观权重进行组合,得到能反映主客观影响的组合权重;采用灰色聚类法评价水库各康复类型的康复度,依据病险水库各康复类型聚类系数及组合权重创建综合评价的模糊判断矩阵,依据模糊判断矩阵由熵权法和层次分析法求出各康复类型的权重后采用组合赋权法进行组合,最终采用模糊综合评价法评估病险水库除险加固后的康复度。将该方法用于3座病险水库康复度评价,评价结果与水库除险加固实际情况及验收结论吻合,表明该方法具有一定的工程应用价值。 相似文献
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针对黄河堤防工程安全的评价问题,首先基于后果逆向扩散法,构建了多层次半结构性的评价指标体系;基于分层赋权思路,对多层次的黄河堤防评价体系进行赋权。第1层(输入层)通过计算熵值权向量来确定指标的数学权向量,第2层(准则层)采用熵值权向量、等权重和经验赋权法3种权向量,利用模糊评价模型进行计算对比。选择黄河下游6个典型堤段进行实例计算,第2层的计算中采用了3种权重:熵值权向量(0.394,0.606),等权重(0.500,0.500)和主观权重(0.600,0.400)。根据评价结果可知,各堤段综合评价值基本一致。工程因素子系统最优的是堤防1、3、4,非工程因素子系统最优的是堤防5、6,熵值权向量和等权重评价结果均为堤防5黄河北岸陶城铺段堤防最优;主观权重评价为堤防3黄河南岸东平湖段堤防最优。后果逆向扩散法可以快速全面地确定安全影响因子,分层赋权可以有效地克服人为权重的影响,从而保证获得客观合理的安全评价值,并能根据评价结果找到堤防工程安全相对薄弱的因素,为黄河堤防的安全运用提供数据支撑。 相似文献
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为提高水闸安全评价中指标权重计算的准确性与合理性,克服常用权重计算方法赋权方式单一、主观性较强和计算粗糙等弊端,引入三标度层次分析法作为主观赋权方式;提出基于改进白化权函数的离差最大化法,并以此方法作为水闸评价的客观赋权方式。在此基础上,提出了一种融合主、客观权重的新型组合赋权方法,并应用于水闸安全评价的指标权重计算。工程实例表明:该方法可操作性强,能有效利用专家经验和数据信息,减小主观因素和不确定信息的干扰,为水闸安全评价指标权重确定提供了新思路。 相似文献
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基于动态权重的土质岸坡稳定性模糊评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
库岸边坡稳定性的快速评价对工程建设及灾害治理具有重要意义。针对传统综合评价法存在指标权重相对固定的不足,提出了一种基于动态权重的边坡稳定性综合评价方法。首先建立土质岸坡的多层次多指标稳定性评价体系,然后采用简单关联函数和层次分析法分别计算指标客观权重和主观权重,通过主客观综合赋权确定一个随指标取值变化的指标动态权重,最后引入可变模糊集理论提出基于动态权重的土质岸坡稳定性多级可变模糊评价方法。运用该方法分析了三峡库区周家坡滑坡在3种库水位下降速率时的稳定性,并采用极限平衡法验证了评价结果,实证研究表明动态权重法简便实用、科学合理,计算结果比传统的静态权重法更贴近工程实际。 相似文献
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地下水水质评价可为地下水资源开发利用与保护提供科学依据。针对传统水质评价法指标存在随机性、模糊性和不确定性等特点,根据蛤蟆通流域86个地下水监测数据,选取了NH4+,NO2-,Fe2+,Mn2+,Zn2+,CODMn6项能反映水质的指标体系,运用熵权法确定评价指标的权重,构建了基于熵权法的集对分析模型,并利用该模型对蛤蟆通流域地下水水质进行评价,并将评价结果与修正的内梅罗指数法的计算结果进行了对比分析。结果表明:蛤蟆通流域地下水水质中等偏下,Ⅳ,Ⅴ级水质的地下水分布占较大面积,而Ⅱ,Ⅲ级地下水分布所占面积较小。评价结果与修正的内梅罗指数评价法反映的水质特点具有一致性,与实际情况相符。可见基于熵权法的集对分析模型合理可靠。 相似文献
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洪水资源利用在产生效益的同时,也会带来风险,有必要加强洪水利用风险评价研究,最大限度降低洪水资源利用的负面影响。对调水工程洪水资源利用风险因素进行识别,构建风险评价指标体系,从蓄水工程、输水工程、提水工程三个方面展开评价。采用层次分析法计算主观权重,熵权法和投影寻踪法计算客观权重,引入云模型计算风险指标的隶属度,最后得到洪水资源利用的风险等级。以南水北调东线工程江苏段为实例,对丰、平、枯三种典型年的洪水资源利用风险进行了评价,验证了评价方法的有效性与适用性。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为了分析混凝土坝长期运行过程中可能存在的安全问题,基于混凝土坝长期运行监测数据对混凝土坝的安全度进行量化;通过分析影响混凝土坝安全的关键因素,建立混凝土坝安全评价指标体系;结合层次分析法主观赋权与独立信息波动赋权法客观赋权确定各个指标的组合权重,构建了基于理想点法的混凝土坝长期运行安全评价模型。工程实例验证结果表明,建立的模型求得的各指标权重和混凝土坝的安全度与工程实际运行情况相符。 相似文献
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艾海提江艾木拜尔 《河南水利与南水北调》2017,46(11)
文章基于模糊综合评价理论,并结合层次分析法与改进熵权法对模糊综合评价法进行了改进,并对影响新疆地区各有关村镇农村饮水安全的主要因素进行了量化分析与权重的计算,具体而言,是以农村饮水安全状况为目标,以水量、水质、综合供水三个因素为准则,构建了包含11个衡量指标的农村因素安全综合评价体系,结果表明,新疆地区农村饮水水量基本处于安全水平,而供水和水质安全水平较弱。 相似文献
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为更科学合理地对瓯江中上游流域水资源进行优化调控,依据流域的现状和存在的问题选取相应的优势指标和劣势指标,提出了体现依靠优势、克服劣势目标的指标体系。将层次分析法和熵权法相结合,计算指标组合权重。层次分析法确定主观权重,熵权法确定客观权重,既充分考虑了专家意见,又避免了单一赋权的片面性。并结合灰色关联度法建立灰色综合评判模型,计算得到瓯江中上游流域水资源最优调控方案,与传统指标体系和计算方法进行对比,证明提出的指标体系构建方法和综合评价模型是合理可行的。由于改进的指标体系简化了传统指标体系,突出评价的针对性,使得基于该指标体系的灰色综合评判模型可用于瓯江中上游流域水资源调控方案的评价和优选,也为其他流域水资源调控方案优选提供了新的思路。 相似文献
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基于PSR模型和层次分析—熵权法的水生态安全评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《水利发展研究》2017,(10)
为解决水生态安全评价问题,运用压力—状态—响应(PSR)模型构建了由目标层、要素层、指标层构成的3层次的水生态安全评价体系。应用熵权法和层次分析法相结合的方法确定权重,采用综合指数法计算水生态安全综合评价值,对辽宁省2011—2015年的水生态安全水平进行分析和评价。结果表明:2011—2015年辽宁省水生态安全水平处于上升趋势,水生态安全水平经历了由中警状态向预警状态和较安全状态的转变。该方法可以为水生态安全评价工作提供参考。 相似文献
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提出了一种基于熵权-云模型的方法,借鉴云模型的特点,在构建评价层次结构模型时,采用改进层次分析法结合信息熵确定各评价指标权重,以克服运用模糊层次综合分析法时权重受人为主观判断影响较大和模糊概念会丢失部分不确定性等问题,改进隶属函数对土石坝进行综合评价,并以某均质土石坝为例评价了大坝安全状态,分析表明该方法具有可行性。 相似文献