[发明专利]基于梯形云模型的水体富营养化评价方法

摘要

本发明公开了一种基于梯形云模型的水体富营养化评价方法，涉及河湖水体富营养化评价技术领域。所述方法首先根据河湖的历史评价数据得出河湖的阿塔纳索夫区间值直觉语言数；然后建立语言标度函数，将水体评价的六个语言等级范围映射为数值，再计算出梯形云模型的五个参数，然后获得五个影响因子的融合权重；最后将所计算出的数据和待评价河湖的水质数据输入到梯形云模型中，将隶属度最大的水质等级作为最终的评价结果。本发明能够有效的避免正态云模型中以点来代表等级范围的缺陷，有效的解决等级范围内不是以区间范围的中间值为期望的正态分布的数据问题，使模型的对数据的适应性更高，评价结果更加的准确合理。

主权项

1.基于梯形云模型的水体富营养化评价方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤，第一步：收集所要评价河湖的历史评价结果，采用阿塔纳索夫区间值直觉语言数的方法得出模糊的评价结果；第二步：建立语言标度函数；通过国家水体评价等级范围，将模糊的评价结果中的水质等级h_k映射为数字参数θ_k，这个映射过程就是建立语言标度函数的过程；第三步：通过第二步得到的数字参数θ_k结合国家水体评价等级的具体范围得到梯形云模型的参数和并得出五个影响因子分别在六个水质等级的梯形云模型参数；其中，k＝1,2,3,4,5,6，表示六个水质等级；i＝1,2,3,4,5，分别对应五个影响因子，叶绿素浓度chl_a、总磷浓度TP、总氮浓度TN、需氧量COD和水体透明度SD；第四步：通过主客观权值的融合得到五个影响因子的融合权重f_i；第五步：确定每一影响因子属于水质等级k的隶属度，并选择最大的隶属度所属等级作为该影响因子的最终水质等级；第六步，把待评价河湖具体的水质数据输入到梯形云模型当中得出多个影响因子在同一个水质等级的隶属度，通过比较将隶属度最大的所属等级作为最终的评价结果。