[发明专利]基于改进模糊层次分析法的气象数据质量评估方法

权利要求书

1.一种基于改进模糊层次分析法的气象数据质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采用层次分解法，将气象数据质量包括：作为一级分指标用来构建气象数据指标体系的可见属性，体感属性，作用属性三个类型方面来进行评估；

其中，可见属性包括：沙尘、降水和能见度三个气象因素的二级子指标所；所述体感属性包括：光照，温度，湿度三个气象因素的二级子指标；所述作用属性包括：气压，风速和风向三个气象因素的二级子指标；

S2：确定气象数据质量指标和其他指标之间的互相关联，通过对指标进行定量化处理，使每一个指标都用一一对应的数量值表示，则所述数量值称为指标值；

S3：建立三层气象数据质量指标体系，再确立每个指标的阈值；

S4：利用指标相互之间进行两两判断，采用一个因素与另一个因素相互比较的重要程度来定量表示，从而得到模糊互补判断矩阵，进而得到模糊互补判断矩阵的权重；

S5：采用模糊一致性和相容性的判断方法来对多个专家的评估进行汇总分析从而得出一个合理的评估结果，并将不合理的评估结果进行剔除，从而不断的对权重进行优化；

S6：优化权重之后，使用比较值函数来对指标值和阈值进行比较，通过计算得出指标值和阈值之间所比较的比较值，控制最终权重增长幅度；

S7：使用模糊层次分析法与比较值函数相结合的双重权重来对气象数据质量进行最终的评估，从而得到最终的可靠评估结果；

首先建立了三层气象数据质量指标体系，具体方式为：

当A＝(a_ij)_n×n和B＝(b_ij)_n×n均为模糊判断矩阵时，用公式来求解两两矩阵之间A和B的相容性指标，公式如下所示：

用W＝(W₁,W₂,...,W_n)^T来表示模糊判断矩阵A的权重向量，且令则判断矩阵A的特征矩阵为：

W^*＝(W_ij)_n*n

对于所得的模糊互补判断矩阵是否准确，我们要进行一致性和相容性检验，分别为：

1)当I(A,W^*)≤α时，则可以说明判断矩阵A符合满意一致性；

2)当I(A,B)≤α时，则可以说明A,B两个判断矩阵符合满意相容性；

其中α表示为决策者的一种态度，当α越小的时候，则说明决策者对于这个模糊判断矩阵的一致性和相容性要求越高，一般取α为0.1；

当1)和2)两个条件都同时满足时，则对于满足条件的m(m≤n)个权重集，将它们的均值用来作为因素指标的权重分配向量就是合理可靠的，此时权重向量表达式为：

所述比较值函数g_i构建的公式为：

其中，x_i表示i个指标的指标值大小，u_i表示i个指标的阈值大小，m表示对比较值函数的增长速度快慢的调节,n表示当比较值大于阈值时，用来控制g_i的最大取值，通过调节m,n可以使评估结果更加接近于标准值；

根据Sigmoid函数的特性以及分段函数的特性衍化而来，表示为：

1)当指标值小于阈值时，它们相距越大，则比较值越小，越接近于0；反之，当它们相距越小时，比较值越大越接近1；

2)当指标值与阈值相同时，则比较值结果为1；

3)当指标值大于阈值时，两者相距越大则比较值越大，越大于1；两者相距越小时，比较值越接近于1。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊层次分析法的气象数据质量评估方法，其特征在于：

使用模糊层次分析法与比较值函数相结合的双重权重来对气象数据质量进行最终的评估，从而得到最终的可靠评估结果；将气象数据质量评估结果作为结果值G，当各项指标值，权重以及比较值都评估出来之后，通过公式进行评估，具体公式为：

其中，f_i表示为二级子指标Z_i所对应的第一权重，通过模糊层次分析法中利用的求权思想将指标两两对比从而得到权重值；g_i表示为二级子指标Z_i所对应的第二权重，通过指标值与阈值相比较从而得出的比较值结果，当指标值小于阈值时，说明此时比最低标准低，所对应第二权重就会降低，反之当指标值大于阈值，说明此时高于最低标准，则第二权重将会增加；x_i表示各个指标Z_i所对应的指标值，h₁,h₂,h₃分别表示为一级分指标可见属性，体感属性，作用属性所对应的权重。