[发明专利]一种基于优化模糊层次分析的供水管网水质评价方法

权利要求书

1.一种基于优化模糊层次分析的供水管网水质评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立影响供水管网水质的因子库；

S2：确定目标层和多级指标层，建立供水管网水质综合评价指标体系U，所述体系包括准则指标环境、管道、出厂水质，进而所述U＝{u₁,u₂,u₃}；其中u₁,u₂,u₃分别表示环境、管道、出厂水质指标。

根据所述准则指标建立二级指标层，所述二级指标层的对象集为：u＝{u₁₁,u₁₂,u₁₃,u₂₁,u₂₂,u₂₃,u₃₁,u₃₂}，其中u₁₁,u₁₂,u₁₃,u₂₁,u₂₂,u₂₃,u₃₁,u₃₂分别为温度、用水量、距离、管材、管径、使用年限、pH、余氯；

所述准则指标中环境u₁包括温度u₁₁、用水量u₁₂和距离u₁₃，管道u₂包括管材u₂₁、管径u₂₂和使用年限u₂₃，出厂水质包括pH u₃₁、余氯u₃₂；

S3：建立影响因素对供水管网水质风险评价体系指标层评价集V，将目标评价等级划分为5级，所述V为：V＝{v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}，其中v₁,v₂,v₃,v₄,v₅分别代表轻微风险、较小风险、一般风险、较大风险和重大风险；

S4：构建结构熵权法计算流程，在综合分析下形成典型排序，在典型排序的基础上进行盲度分析，并通过归一化处理，确定因素对目标层的影响权重。

2.根据权利要求1所述的一种基于优化模糊层次分析的供水管网水质评价方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：

S41：典型排序：根据环境、管道、出厂水质对供水管网水质的影响，从指标层起进行影响因素的重要性进行分析，建立因素对供水管网水质影响的排序，进而构建影响因素重要性排序；

S42：盲度分析：构建盲度分析计算模型，用于消除主观原因在排序过程中产生的不确定性；

S43：构建权重隶属度矩阵B，对各指标的排序数转化后即可形成隶属度矩阵B＝(b_ij)_k×m，其中b_ij代表准则指标的权重，k、m表示k×m矩阵；

S44：将权重归一化处理，对单因素的总体认识度x_j做归一化处理得到权重向量W＝{a₁,a₂,a₃,a₄,……,a_n}，目的是便于权重的应用；其中a_1～n表示同一准则指标下n个指标层对象的权重；

S45：构造隶属度函数方程，确定单个影响因素评价指标对应于不同评价等级的隶属度；

S46：综合评价，改进小于最小范围中间值和大于最大范围中间值的情况综合评价方法，所述小于最下范围中间值和大于最大范围中间值的情况为隶属度值均为“1”；采用综合评价计算公式对范围外的情况进行分析。