An attribute recognition model based on entropy weight for evaluating the quality of groundwater sources

In our study, entropy weight coefficients, based on Shannon entropy, were determined for an attribute recognition model to model the quality of groundwater sources. The model follows the theory previously proposed by Chen Q S. In the model, firstly, the author establishes the attribute space matrix and determines the weight based on Shannon entropy theory; secondly, calculates attribute measure; thirdly, evaluates that with confidence criterion and score criterion; finally, an application example is given. The results show that the water quality of the groundwater sources for the city comes up to the grade II or III standard. There is no pollution that obviously exceeds the standard and the water can meet people’s needs .The results from an evaluation of this model are in basic agreement with the observed situation and with a set pair analysis (SPA) model.

基于熵权的属性识别模型在陕西土质滑坡危险度评价中的应用

根据陕西省三大区域土质滑坡的特点,选取9个影响因素,建立滑坡危险度评价分级标准,利用熵权理论客观地确定出各影响因素的权重,计算多指标综合属性测度,结合属性识别理论和置信度判别准则,对10个典型滑坡进行危险度评价。通过实地调查,评价结果与实际情况基本一致。

属性区间识别模型在溃坝后果综合评价中的应用

溃坝后果严重程度综合评价是大坝风险评价与风险管理的重要组成部分。针对溃坝后果综合评价指标体系的模糊性与不确定性,以属性区间识别理论为基础,建立了溃坝后果综合评价的属性区间识别模型,采用均化系数将属性测度区间转化为综合属性测度;然后对熵权计算公式进行合理改进,并有效选择偏好系数将主客观权重有机结合得到了理想的组合权重;最后分别根据置信度准则、灰色接近度和样本评分准则进行溃坝后果等级识别和比较排序分析。实例研究表明,该模型简单方便、合理有效,为溃坝后果综合评价提供了一种新方法。

基于Copula的多风电场出力相关性建模及其在电网经济调度中的应用

随着大规模风电并网,构建一个能准确描述风电场出力随机性和彼此间相关性的模型,对电网安全有效地利用风能意义重大。构建了基于Copula理论的多风电场出力联合分布函数模型,并引入相关性和拟合性指标,提出了基于熵权属性识别理论的最优模型选取方法。然后,给出了基于蒙特卡洛抽样和Copula联合分布的风电场出力相关性场景在电力系统经济调度中的应用。最后,以美国加州沿海风电场出力历史同步数据为样本验证Copula建模的有效性,结果表明,t-Copula不仅能很好地刻画原变量之间的相关性,而且能精准地拟合原样本经验分布函数。通过含多风电场的IEEE 118节点系统的动态经济调度算例,说明了考虑多风电场间相关性的建模对制定合理调度计划是必要且有效的。

基于GIS与属性识别模型的土壤肥力综合评价

运用基于熵权的属性识别模型,对三江平原试验区100个土壤样品的全氮、有机质、pH值等7项土壤物理和化学指标进行综合评价,在GIS技术的基础上绘制土壤肥力空间分布图。结果表明:试验区的土壤肥力总体水平较高,90%以上的区域属于肥沃、较肥沃水平;土壤氮素和有机质有下降趋势,土壤中的磷、钾元素过低且分布极不均衡,需保持和提高该地区土壤肥力水平,实施平衡施肥;评价方法识别准确、简单稳定,很大程度上减小了主观因素的影响,能为土壤肥力信息系统及专家决策系统提供有力的技术支撑;评价结果直观实用,能够为改良土壤、调节农业产业结构提供直接的科学依据。

岩体力学参数的敏感性综合评价分析方法研究

针对岩体力学参数敏感性分析单指标方法的局限性,提出基于敏感度熵权的属性识别综合评价模型,这种评价分析方法可以充分考虑各种评价指标,对模型参数的敏感性进行整体性分析,避免单指标方法评价结果的片面性,同时该方法也为模型参数敏感性分析提供一种新思路。在此基础上,结合硬脆性岩体介质的黏聚力弱化–摩擦强化模型,将上述的评价方法应用于锦屏二级水电站引水隧洞辅助洞围岩模型参数的敏感性分析中,分析认为,影响围岩变形和塑性区大小的主要因素为最终内摩擦角、起始黏聚力和弹性模量,其次为残余黏聚力、内摩擦角临界塑性应变、起始内摩擦角、黏聚力临界塑性应变;再者为泊松比、抗拉强度。应用研究结果表明,这一分析方法将会对硬脆性岩体力学参数的分析和反演提供重要的参考价值。

基于变异系数权重的水质评价属性识别模型(英文)

运用水质评价标准的指标数值变异系数确定其权重 ,提出了新的用于水质综合评价的属性识别模型 .采用松花江哈尔滨江段的水质监测资料说明该方法的操作过程以及评价结果的可靠性 评价结果表明 ,松花江哈尔滨江段的水质已达Ⅲ级 ,符合实际的水质状况 该结果与层次分析法所得的结果相同 。

熵权属性识别模型在电网公司综合评价体系中的应用

电网公司综合评价中各单指标的评价结果具有独立性,需要综合考虑各指标的属性.论文通过将熵值法与属性识别模型相结合,建立了电网公司综合评价的熵权属性识别模型,并运用熵值法来确定权重系数,能够避免权重确定的主观性问题.通过一范例对该识别模型进行分析,结果合理,计算简单.

属性识别理论在水安全评价中的应用研究

应用属性识别理论,建立了水安全评价的属性识别模型,并应用山东省的资料对模型应用过程作了详细说明.结果表明,评价结果符合实际.

基于属性识别模型的退耕地土壤肥力综合评价

运用基于熵权的属性识别模型,对延河流域不同退耕年限有机质、全氮、全磷、有效氮、速效磷、速效钾和pH值等7项土壤物理和化学指标进行综合评价。结果表明:退耕初期,土壤肥力指标之间权重相差较大,随着退耕年限的增加,各土壤肥力指标对土壤肥力的影响逐渐趋于一致;较退耕初期,退耕地1-5年和6-10年时,土壤肥力都有所下降,随着退耕年限的延长,土壤肥力逐渐恢复,但至退耕25-30年时,土壤肥力仍未恢复到退耕初期的水平;总体上延河流域退耕地总体肥力水平较低,提高土壤肥力水平势在必行。属性识别模型评价方法在很大程度上减小了主观因素的影响,评价结果直观实用,能为土壤肥力综合评价提供有力的技术支撑。

辽河油田地区地下水水质的熵权属性识别评价

针对辽河油田存在的水环境问题,为保证饮水安全,以地下水环境调查的基本数据为依据,建立了该区地下水水质评价指标体系,制定了评价基准,采用熵权属性识别模型进行了上第三系地下水水质综合评价。该模型通过评价样本信息确定熵权,避免了权重确定的主观偏差,简单易懂,评价结果可靠。

基于变异系数权重的水质评价属性识别模型

运用水质评价标准的指标数值变异系数确定其权重,提出了新的用于水质综合评价的属性识别模型.采用松花江哈尔滨江段的水质监测资料说明该方法的操作过程以及评价结果的可靠性,评价结果得出,松花江哈尔滨江段的水质已达Ⅲ级,该结果与层次分析法所得的结果相同,从而验证了该模型用于水质综合评价是可行的.

区域生态安全评价的熵组合权重属性识别模型

为合理地确定区域生态安全评价的指标权重,提出把指标的权重结构分为反映评价指标不同属性对生态安全等级的影响程度的主观权重,和反映各区域评价指标样本值差异信息对生态安全等级的影响程度的客观权重,可分别采用层次分析法和熵权法确定这些权重,再用最小相对信息熵原理把它们综合为组合权重;为体现单指标评价过程中的评价作用,提出用属性识别模型进行单指标评价的新思路;对组合权重值和单指标评价值进行相乘并累加,建立了区域生态安全评价的熵组合权重属性识别模型(AR-CWE)。结果说明:用AR-CWE既可利用指标中的专家主观经验信息,又可挖掘各区域评价指标样本值的客观差异信息,权重信息利用全面,评价结果合理,方法通用,在安全系统综合评价中具有一定的应用价值。

硫化矿石自燃倾向性评价的属性区间识别模型

为合理判定硫化矿石的自燃倾向性大小,将属性区间识别理论与信息熵理论结合,建立硫化矿石自燃倾向性综合评价的熵权属性区间识别模型。选取矿样的吸氧速度常数、自热点、着火点3项指标作为属性区间识别模型的基本判别因子,依据信息熵理论获得各判别指标的权重。给出矿样自燃倾向性的属性空间矩阵,采用均化系数将矿样的属性测度区间转化为综合属性测度;利用置信度识别准则和分级标准判别各个矿样的自燃倾向性。对采自国内典型硫化矿山的14个代表性矿样的室内实测值进行综合判定;结果表明,基于熵权的属性区间识别模型能更好地评价硫化矿石的自燃倾向性大小,如实反映出矿样的自燃特性。

属性识别理论模型在土壤重金属污染评价中的应用

利用熵权法建立了基于熵权的属性识别模型.采用土壤环境质量标准GB15618-1995,用此模型对南京市六合区的水稻田土壤重金属污染进行评价.实例应用表明属性识别理论应用于土染重金属污染综合评价是可行的,评价结果比较合理.

隧道围岩稳定性评价的改进熵权-属性识别模型

以石牌岭隧道围岩工程为例,参照国内外研究现状,选取6个主要影响因素作为评价指标,将岩体质量等级分为5级,采用Z-scores标准对传统熵权加以修正并应用到模型中,保证了评价的客观性和准确性。通过构建隧道岩体质量评价属性决策矩阵,再由级别特征值来确定所属级别,进而对隧道围岩稳定性作出评价。该模型不仅能预测围岩等级,还能对同等级围岩的稳定性进行排序,通过与可拓法评价结果的比较分析,验证了该方法的合理性与优越性,为隧道围岩稳定性评价提供了新的思路。

熵权属性识别模型在水质动态评价中的应用

为克服水质综合评价中指标权重的确定带有主观件的缺点,采用信息熵理论确定熵权系数,应用属性识别法对天津市大港区7个河流断面的水质动态变化进行了综合评价。评价结果表明,研究区内7个河流断面的污染程度均较严重。研究表明,属性识别法在水质评价中不仅能反映综合等级,还能通过综合评分识别同一等级内水质的差异,可为区域水环境的综合分析和治理方案的制订提供基础。

4种水质综合评价方法的比较

在分析单因子评价法、模糊综合评价法、属性识别模型和改进密切值法的基础上,以新疆艾比湖5个监测断面2003-2008年的实测水质资料为基础,采用熵权法确定出权重,运用以上4种方法对水质分别进行了综合评价。结果表明,就时间样本而言,艾比湖水质逐年恶化;就空间样本而言,湖心2的水质相对较好,而奎屯河口的水质较差;就评价方法而言,单因子评价法评价出的水质较差,而改进密切值法又过于乐观,属性识别模型是4种方法中的首选。

基于熵权灰关联度分析法的煤样识别研究

针对常用煤炭识别方法样本数据要求高、人为因素影响大、识别准确性差等问题,提出一种基于信息熵的灰色关联度分析方法。通过分析熵权灰关联分析法的决策模型,根据样本数据建立了熵权灰关联度分析法的煤炭种类(无烟煤,烟煤和褐煤)辨识模型,并反向检验了待测煤样识别的准确性。最后对比分析了熵权灰关联度分析法和模糊识别法的煤样识别的准确性。结果表明:熵权灰关联度分析法对建模煤样和待测煤样的识别准确率均达到100%;而模糊识别法对建模煤样、待测煤样的识别准确率分别为83.33%、75.00%,总准确率为81.25%。说明熵权灰关联度分析法泛化能力强、可靠性高,明显优于模糊识别法。

空气质量综合评价的基于熵权的属性识别模型

文章通过将熵值法与属性识别模型相结合,建立了基于熵权的属性识别模型来进行空气质量综合评价,从而避免了权重确定的主观性问题。并结合实际说明了建模过程,得出了更符合实际的评价结果。