基于熵权法的模糊集对分析模型在乌鲁木齐市水资源脆弱性评价中的应用

针对水资源脆弱性存在的随机性、模糊性和不确定性等特点,根据2011年乌鲁木齐市水资源供需水量,从自然脆弱、人为脆弱和承载脆弱三方面建立了水资源脆弱性评价指标体系,采用熵权法确定指标权重,构建了基于熵权法的模糊集对分析模型,并利用该模型对乌鲁木齐市水资源脆弱性进行评价。结果表明,乌鲁木齐市的8个市辖区县大部分处于中等脆弱级别以上,说明2011年乌鲁木齐市脆弱性级别较高,评价结果与实际情况相符。可见基于熵权法的模糊集对分析模型合理、可靠。     

区域水资源短缺风险的SPA—VFS评价模型

基于集对分析原理,选取区域水资源短缺风险程度的风险率、脆弱性、可恢复性、重现期和风险度为评价指标,建立了基于集对分析-可变模糊集的区域水资源短缺风险评价模型.湖北漳河灌区实例结果表明,灌区水资源短缺风险均处于较低风险水平,预测结果与灌区现状的开发利用程度、缺水量相符,该模型具有一定的可操作性和实用性,并为区域水资源规划和管理提供决策依据.     

基于循环组合模型的洞庭湖流域水资源短缺风险评价

以洞庭湖流域14个主要城市为例,采用循环组合模型评价了各城市水资源短缺风险,通过分析各城市水资源短缺特征,建立了风险评价指标体系,采用层次分析法、主成分分析法和熵值法计算各评价指标的权重,用风险度对水资源短缺风险进行单一评价,采用Kendall和谐系数法检验几种评价方法的一致性,利用平均值法、Boarda法及Compeland法3种组合评价法对单一评价结果进行组合评价,最后按3种组合评价法循环组合得到最终的评价结果。结果表明,洞庭湖流域虽然水量充足,但存在中低水平的水资源短缺风险,评价结果与现实状况一致,可见该模型有较强适用性。     

可变模糊模型在水资源短缺风险评价中的应用

针对水资源短缺风险评价中各指标具有模糊性及应用单一模型评价存在的偏面性问题,采用可变模糊评价模型进行水资源短缺风险评价可提高评价结果的可靠性,并将熵权作为客观权重与主观权重相结合确定指标综合权重。实例应用结果表明,该模型计算简便,评价结果可靠、合理。     

基于组合赋权的模糊熵与灰色聚类-SPA水资源短缺风险二维综合评判模型及应用

水资源短缺风险评价存在诸多不确定因素,而传统灰色聚类评价法忽视了这一因素,且根据聚类系数最大原则确定评价等级降低了结果的可靠性。为此引入集对分析SPA理论,建立联系度分量与聚类系数的耦合关系,以兼顾评价中的确定性与不确定性信息;同时选用指数型白化函数,运用最小偏差组合赋权法确定各指标权重。此外,将模糊熵理论作为第二维评价体系来表征短缺风险的复杂度,建立基于组合赋权的模糊熵与灰色聚类-SPA二维综合评判模型,并应用于水资源短缺风险评价。评价结果与传统单一等级评价模式相比,可从等级与复杂度两个维度揭示短缺风险程度,更加直观合理,为相关评价研究提供了新思路。     

城市水资源短缺风险评价模型及预测模型研究

水资源短缺风险的评价、等级的划分及其预测模型对促进城市水资源的高效利用、可持续发展等均具有重大意义。以北京市为例,依据其水资源特点,考虑其供需情况,提出了影响北京市水资源短缺的风险因子分别为人口规模、气候条件、管理制度、水体污染以及回收利用率,进而采用层次分析法、模糊综合评价及BP神经网络算法等理论,对北京市2011～2015年间水资源短缺风险进行了预测分析,并提出了缓解北京市未来水资源短缺风险的主要途径为合理控制人口规模和加强水资源管理。     

可变模糊优选神经网络综合评价模型

针对多指标评价问题中区间形式评价标准的处理方式和指标权重的确定方法直接影响评价的科学性及合理性,首次将可变模糊集理论和模糊优选神经网络有机结合,提出了一种新的评价模型———基于可变模糊集理论和模糊优选神经网络的综合评价模型,并应用模型对黄河流域9个行政分区的水资源可再生能力进行了综合评价。评价结果表明,黄河流域水资源可再生能力总体上较弱;新的评价模型是科学、合理的。     

动态模糊综合评价在烟气脱硫技术优选中的应用

基于动态模糊集理论,建立了火电厂烟气脱硫技术综合性能评价的动态模糊数学模型,并用动态模糊综合评价法对某电厂脱硫工艺的选型进行实例分析.动态模糊集理论是对模糊集理论的推广,能更好地表达动态模糊性数据,反映评价对象发展变化的趋势,动态模糊综合评价法比模糊综合法更能对评价对象做出客观综合评估.实例计算表明,动态模糊集模型在烟气脱硫技术优选中是可行的.     

基于改进集对分析-可变模糊集耦合模型的水资源承载力评价

水资源承载力是水资源与人口、环境和经济发展紧密联系的一个关键指标,对实现水资源的可持续发展具有重要意义。在综合考虑水资源承载力评价指标的基础上,提出了组合熵权秩次法,建立了改进的集对分析-可变模糊集耦合的水资源承载力评价模型。对成都市水资源承载力的评价结果表明,成都市水资源承载力综合评价等级为2级,水资源开发利用已到一定规模,但仍具有开发潜力。改进的集对分析-可变模糊集耦合模型计算的权重更客观,评价结果科学合理,为区域水资源承载力评价提供了一种新途径。     

基于粗集和BP神经网络的城市水资源可持续利用评价模型

针对水资源评价的复杂性不确定性等问题,提出了一种粗集与BP神经网络相结合的城市水资源可持续利用评价模型。利用粗糙集属性约简算法对城市水资源评价指标约简,找出主要评价指标,以简化BP网络的输入层;利用BP神经网络的非线性适应性信息处理能力对评价数据进行量化训练。基于湖北省2004~2010年城市水资源的相关数据,利用Matlab仿真平台进行评价,实证结果验证了该改进模型的科学性和有效性,为城市水资源可持续利用评价提供了有效的方法。     

水资源系统分析中模糊隶属度与集对联系数的不确定性特征辨析

为探究模糊隶属度与集对联系数两种理论间的内在联系,分析了二者在概念、理论和适用性的异同,利用集对理论构造联系数模型与模糊数学思想构造隶属度函数,分别评价了黑龙江省水资源承载力现状。结果表明,集对理论与模糊数学理论在水资源系统分析中均有良好的效果。由于模糊性是排中率的破缺,模糊数学在不确定性的现状评价中更有优势;集对联系数可视为模糊隶属度的区间表达,可对评价对象进行简单分级,并能动态评价研究对象。     

基于三角模糊数的联系数模型的水资源承载力评价

针对水资源系统的模糊性和不确定性,基于集对分析理论,构建水资源承载力评价指标体系,采用主成分分析法确定权重,建立联系数模型评价水资源承载力等级。同时,用三角模糊数表示联系数中的差异度系数,表现其在区间[-1,1]上的随机性和不确定性,运用期望-方差排序法对模型评价结果排序,再进行综合分析。对山东省2006～2015年数据进行实例分析结果表明,山东省水资源承载力水平呈波动状态,但总体呈逐步提升趋势;通过权重分析提取影响山东省水资源承载力的主要因素为农业用水效率、水资源量和水生态环境,在天然水资源量基本稳定的情况下,提高农业用水效率、改善水生态环境可有效提升水资源承载力水平。