基于VPRSM和相对熵排序法的辐射源威胁评估

辐射源威胁评估属于多属性决策问题,逼近理想解排序(TOPSIS)法作为经典的多属性决策方法,在威胁评估中应用广泛,但TOPSIS存在人为设定权重和位于正、负理想点中垂线上的对象无法进行区分排序的问题。针对TOPSIS法的问题,提出了基于变精度粗糙集模型(VPRSM)和相对熵排序法的辐射源威胁评估方法。该方法首先基于VPRSM利用先验辐射源数据信息确定权重;然后,将相对熵引入TOPSIS法对其加以改进,通过相对熵排序法完成威胁评估。实例仿真验证了所提方法的有效性和适用性。

基于相对熵TOPSIS排序法的水库移民安置公众参与效果评价

公众参与作为彰显民主权益,提升公共决策质量的重要手段,在水库移民安置中发挥不可或缺的作用。针对水库移民安置公众参与的特点,构建评价指标体系,运用AHP-GEM-GH法、BP神经网络法和基于离差最大化的组合赋权法确定指标权重,并采用相对熵TOPSIS排序法对评价对象进行效果优劣排序,最后以实例分析验证了方法的可行性和有效性;证明了模型及运用的方法可为水库移民工作效果评价提供一种思路。

基于熵权与相对熵排序法的护坡植被系统优选

[目的]构建一个科学合理的护坡植被系统稳定性评价模型对备选护坡植被系统的稳定性进行评价,为边坡生态重建方案的选取提供参考依据。[方法]运用分层递阶的分析方法,综合边坡和植被两方面主要因素,选取岩石质量指标、岩体完整性系数、群落覆盖度、景观优美度等重要指标,构建了护坡植被系统稳定性评价指标体系。然后,运用信息熵法对各评价指标进行赋权并运用相对熵排序法计算备选方案相对贴近度,从而构建了基于熵权与相对熵排序法的护坡植被系统优选模型。最后,运用该模型对某山区高速公路边坡生态恢复建设中的4种备选用的护坡植被系统进行评价。[结果]4种备选用植被系统的优越度分别为1.90%,5.37%,2.98%和99.99%,第4种护坡植被系统[3种植物混种,其中白三叶∶狗牙根=1∶3,且草本植物∶灌木植物(多花木兰)=1∶5]最优,该优选结果与基于模糊物元法的优选结果以及工程实践结果相一致。[结论]该模型有效可行,可以用于指导工程实践。

基于脉冲样本图和相对熵的辐射源威胁评估

针对日益复杂的电磁环境以及信号样本空间大和信号特征维数高的问题,在机载电子对抗情报分析离线处理可以不受计算资源的限制的基础上,提出了基于脉冲样本图和组合赋权相对熵排序法的机载电子对抗情报分析中的辐射源威胁评估方法。首先引入脉冲样本图这种新的雷达信号表述方式,据此建立了新的辐射源数据库,最后采用组合赋权的相对熵排序法对TOPSIS法进行改进并定量描述辐射源威胁等级。仿真实验结果表明:所提方法客观合理,可实现对辐射源威胁程度的准确评估。

基于相对熵的公路建设项目可行性综合评价分析研究

针对传统TOPSIS排序法没有考虑理想方案与负理想方案连线中垂线上的点的优劣易导致决策失败的问题,提出一种基于相对熵的TOPSIS排序方法。该方法通过信息熵确定指标属性的客观权重,利用各评价方案与理想方案的相对贴近度对可选方案进行排序,克服了传统TOPSIS排序法的不足之处。结合某公路建设项目可行性综合评价实例,将基于相对熵的TOPSIS排序法和传统TOPSIS排序法进行实验比较,结果表明基于相对熵的TOPSIS排序方法所确定的最优方案贴近度较传统TOPSIS排序法有明显提高,有利于决策者做出更客观、更准确的决策。

西南桦人工林树皮厚度模型模拟

【目的】开展西南桦人工林树皮厚度模型模拟,为估算西南桦材积、出材量以及树皮蓄积量奠定基础。【方法】通过树干解析获取各区分段的带皮直径、去皮直径和树皮厚度等信息,按照约75%和25%的比例随机分为建模和检验数据集。选取13个模型,运用最小二乘法进行拟合,并对模型参数进行显著性检验(显著性水平0.05)。对于参数检验显著的模型,依据偏差、绝对偏差、均方误差和决定系数4个统计指标,应用相对排序法评价模型拟合优度。采用配对t检验方法检验模型的有效性,剔除预估值和实测值差异显著的模型,进一步诊断保留模型的共线性以及异方差性,最终筛选出适于拟合西南桦人工林树皮厚度的模型。【结果】模型参数显著性检验结果表明,在13个模型中,模型(2)和(5)有参数与零差异不显著(P≥0.05),其余模型的所有参数均显著(P<0.05)。依据统计指标对11个模型进行综合排序,模型(3)和(4)拟合胸高处树皮厚度的效果相近,优于模型(1);模型(7)对于任意高度处树皮厚度的拟合效果优于模型(6);模型(8)拟合相对树皮厚度的效果优于模型(9);模型(11)和(13)对去皮直径的拟合效果优于模型(10)和(12)。t检验结果表明,模型(9)、(12)和(13)的预估值与实测值差异显著,予以剔除。剩余8个模型中,模型(4)存在较弱共线性,其他模型均不存在共线性问题。由残差图分析和怀特检验可知,模型(1)、(3)和(4)不存在异方差性,模型(6)、(7)、(8)、(10)和(11)均存在明显的异方差性,通过变量变换其异方差性得到较好修正。【结论】拟合西南桦胸高处树皮厚度、任意高度处树皮厚度、相对树皮厚度和去皮直径4个树皮因子,宜分别选用模型(3)、(7)、(8)和(11)。林业调查工作中胸径容易测定,且人工林年龄数据容易获取,任意高度处直径可用林分速测镜快速测定,这些模型的应用简单可行。树皮厚度除受年龄、树高、胸径等林木因子影响外,还可能受立地因子影响,未来需综合考虑以提高模型拟合精度。

粤西地区西南桦优良无性系早期选择

对粤西地区27个3 a生西南桦（Betula alnoides）无性系进行调查测定,分析其生长和干形因子的差异,应用相对排序法进行综合评价,进而初步筛选优良无性系。结果表明,27个西南桦无性系间胸径、树高、冠幅和干形等级均呈极显著差异（P〈0.01）,其均值分别为4.96 cm、4.32 m、2.58 m和1.78;4个性状的变异系数为18.86%~40.88%,重复力为0.08~0.24。通过综合评价筛选出FB2、A13、B1、Q2、Q4和FB4共6个生长较为迅速、树干通直且较为圆满的西南桦优良无性系,其胸径、树高和冠幅均值分别比群体均值高7.62%、8.08%和5.50%,其干形等级值低18.87%,这些无性系可在粤西、桂东等地区推广应用。

福州市湿地松人工林树皮厚度模型研究

以湿地松样木观测数据为基础,运用R软件进行数据分析,采用最小二乘法拟合胸高处树皮厚度、任意高度处树皮厚度、相对树皮厚度和去皮直径这4类树皮厚度模型,并对模型进行优选。结果表明:筛选出4个模型分别用于拟合胸高处树皮厚度、任意高度处树皮厚度、相对树皮厚度和去皮直径,模型表达式依次为BBT=0.372+0.049DBH、BT=0.964-0.676CR-0.055RH+0.034dob、RBT=0.095+0.902RD^(1.718)和dib=0.906dob^(0.995)。以上4个模型拟合精度高,均不存在多重共线性问题,且模型没有异方差或经过变量变换得到较好的修正。拟合模型所需的数据除了冠长率之外,其余数据在林业生产实践中具有易获取性。在树皮厚度模型中加入冠长率,对于湿地松而言,拟合效果较好。