旧工业区再生利用方案决策

为了解决定性与定量属性数据混合及属性数据缺失的旧工业区再生利用方案决策问题,利用证据推理与信息扩散理论结合的手段,构建旧工业区再生利用方案决策模型,对再生利用的方案决策进行研究。首先利用信息扩散理论对缺失信息进行处理,将相关定性及定量属性数据转换成属性距离,引入隶属度概念,把属性数据转换成隶属度分布形式。最后推理计算期望值最高的方案,提取该方案作为当前项目的最优决策。选取一项目对模型进行应用,结果表明:证据推理模型具有很强的适用性,可用于旧工业区再生利用方案决策。     

基于案例推理的旧工业区再生利用方案优选

针对旧工业区再生利用方案制定时,资料数据冗杂,分析困难的问题,提出一种考虑案例实施效益的案例推理优选方法。将规则推理引入案例推理之中,构建旧工业区再生利用方案优选模型。首先计算出历史案例的总体相似度,运用事先制定好的总体相似度阈值进行案例筛选,得到相似的历史案例集,并对案例集中特征属性相似度不满足阈值的案例,启用规则推理对其进行修正,其次分析相似历史案例集中各案例的实施效益,提取当前案例集中效益最佳的相似案例作为再生利用方案的最优选择。最后通过一个实例分析,验证了优选模型的可行性及有效性。