[发明专利]一种河湖水系连通工程方案优选模型灵敏度分析方法在审

专利信息
申请号: 201710265043.6 申请日: 2017-04-21
公开(公告)号: CN107122851A 公开(公告)日: 2017-09-01
发明(设计)人: 冶运涛;梁犁丽;曹引;蒋云钟;周祖昊;尚毅梓;龚家国;张双虎 申请(专利权)人: 中国水利水电科学研究院
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京国林贸知识产权代理有限公司11001 代理人: 李富华,李桂玲
地址: 100038 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 湖水 连通 工程 方案 优选 模型 灵敏度 分析 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种河湖水系连通工程方案优选模型灵敏度分析方法,是一种水利工程分析方法,是一种应用于水利工程规划的分析方法。

背景技术

由于河湖水系连通问题具有特殊性,不仅关注河湖水系连通对生态环境以及对调出区或调出区等局部区域的影响,而且要关注其对连通工程沿线区域以及整个连通系统的综合影响。目前多数研究关注对影响本身的探索,在对影响如何实现定量性综合评价来优选河湖水系连通工程方案方面则研究相对较少,需要遵循自然规律和经济规律,加强连通工程论证和方案比选,高度重视河湖水系连通对生态环境影响,注重连通工程风险评估研究。目前有专家打分法、层次分析灰色关联分析法、模糊评判、人工神经网络、物元分析以及投影寻踪等多种方法可以应用于方案优选及排序,但由于它们建立的原理基础不同,各有缺点和不足,因此许多领域开展了相应研究,以探索这些评价方法的应用特性和适用对象。

目前模糊综合评价法在实践工作得到日益广泛的应用,它解决了经典数学模型中只能以“非此即彼”来描述确定性问题的局限,采用“亦此亦彼”的模糊集合理论来描述非确定性问题。然而传统模糊集仅能反映模糊信息的肯定隶属情况,不能反映现实世界中对模糊概念的肯定与否定两个方面以及介于两者之间的踌躇性,故传统模糊集应用在工程方案优选中会导致决策者部分信息的丢失。而由Gau于1993年提出的Vague集能够克服以上不足,具有更强的表达不确定性的能力。Vague集评分函数方法是常用的两种方法之一,其中评分函数Vague集多属性决策的关键和核心,它是Vague集中进行模糊不确定信息集结处理的直接集中与体现,其构造的优劣直接影响了Vague集决策的优劣,甚至影响决策结果的正确与否。目前已有多个学者构建了多个评分函数,由于决策者对Vague值中不确定信息的理解与发觉角度不同,使得找到一个能够合理反映客观事实的评分函数成为一个研究难点。在Vague评分函数的应用研究中,现有的研究侧重于对方法的应用,却没有对评价结果的合理性进行探讨。因此将Vague集评分函数多属性决策方法用于河湖水系连通工程规划和建设时,亟需解决的问题是对这些评分函数评价结果不确定性分析。此外,指标权重对于综合评价结果影响较大,指标权重赋值法一般分为主观赋权法和客观赋权法,目前用于河湖水系连通评价采用主观赋权法,而且为单项指标评估,单项指标评估方法较为成熟,其不足是各个评估指标内涵较为单一,无法有效反映不同指标之间的相互影响。主观赋权法虽体现决策者对河湖水系连通方案的各指标的特殊要求,但无法体现评估指标的重要程度随时间的渐变特性;客观赋权法能客观地反映指标的数据信息与差别,但忽视了决策者经验的重要性,可能出现权重不合理的现象。

发明内容

为了克服现有技术的问题,本发明提出了一种河湖水系连通工程方案优选模型灵敏度分析方法。所述的方法是一种基于Vague集的河湖水系连通工程方案优选模型灵敏度分析方法,旨在解决多种Vague集评分函数模型运用于河湖水系连通工程方案优选的不确定性量化及模型合理性选择问题。

本发明的目的是这样实现的:一种河湖水系连通工程方案优选模型灵敏度分析方法,所述方法的步骤如下:

建立指标体系的步骤:通过文献调研、实地调查和评估,根据资源-社会-经济-生态-环境-工程模型,确立指标体系建立原则,构建河湖水系连通方案的评价指标体系,将指标划分为定性指标和定量指标,并确定它们的数值;

建立组合赋权法的步骤:选择多个主观赋权法和多个客观赋权法,根据概率统计方法对选择的主、客观权重法计算的权重处理,得到主观权重向量和客观权重向量,将两者合成建立河湖水系连通方案评估指标的组合赋权法,并计算各指标的权重值,具体过程如下:

河湖水系连通方案评价指标赋权:分别选用p种主观赋权法和q种客观赋权法对河湖水系连通方案评价指标赋权,可以得到主观权重向量ω1,ω2,……,ωp和客观权重向量ωp+1,ωp+2,……,ωp+q,其中ωi=(ω1i,ω2i,……,ωni)T

对河湖水系连通方案评价指标的权重向量分组处理:河湖水系连通评价指标p个主观权重向量和q个客观权重向量分别作为一个均匀分布随机变量样本,求它们的期望值并归一化,分别得到主观权重向量ω′1和客观权重向量ω′2

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