Assessing Suitability of Rural Settlements Using an Improved Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

Land suitability assessment is a prerequisite phase in land use planning; it guides toward optimal land use by providing information on the opportunities and constraints involved in the use of a given land area. A geographic information system-based procedure, known as rural settlement suitability evaluation(RSSE) using an improved technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS), was adopted to determine the most suitable area for constructing rural settlements in different geographical locations. Given the distribution and independence of rural settlements, a distinctive evaluation criteria system that differed from that of urban suitability was established by considering the level of rural infrastructure services as well as living and working conditions. The unpredictable mutual interference among evaluation factors has been found in practical works. An improved TOPSIS using Mahalanobis distance was applied to solve the unpredictable correlation among the criteria in a suitability evaluation. Uncertainty and sensitivity analyses obtained via Monte Carlo simulation were performed to examine the robustness of the model. Daye, a resource-based city with rapid economic development, unsatisfied rural development, and geological environmental problems caused by mining, was used as a case study. Results indicate the following findings: 1) The RSSE model using the improved TOPSIS can assess the suitability of rural settlements, and the suitability maps generated using the improved TOPSIS have higher information density than those generated using traditional TOPSIS. The robustness of the model is improved, and the uncertainty is reduced in the suitability results. 2) Highly suitable land is mainly distributed in the northeast of the study area, and the majority of which is cultivated land, thereby leading to tremendous pressure on the loss of cultivated land. 3) Lastly, 12.54% of the constructive expansion permitted zone and 8.36% of the constructive expansion conditionally permitted zone are situated in an unsuitable area, which indicates that the general planning of Daye lacks the necessary verification of suitability evaluation. Guidance is provided on the development strategy of rural settlement patches to support decision making in general land use planning.

基于云-TOPSIS法的应急物流供应商综合评价

为实现应急物流降本增效的目标,从供应商层面出发,运用云-逼近理想解排序法(TOPSIS)评价应急物流供应商综合能力;根据应急物流特点,从应急响应能力、物资质量、成本控制、应急响应柔性、企业内外部条件等5方面,构建应急物流供应商综合评价指标体系;借鉴博弈论思想,将用改进熵权法求得的客观权重和用层次分析法(AHP)求得的主观权重作为博弈对手,确定最优组合权重;运用云模型量化指标决策云和加权云对供应商的模糊定性评价语义;采用TOPSIS法构建正负理想解集合,计算备选方案与正负理想解的距离确定相对贴近度,确定最优备选方案。研究结果表明:指标决策云能准确地将评价语言量化,云-TOPSIS法的评价结果更合理;在供应商相对贴近度排序中,采用云-TOPSIS法计算的最优与最劣者差值为0.3315,而TOPSIS法为0.0882,两者相差0.2433,表明云-TOPSIS法的评价结果区分度更大,能更直观地辅助决策者做出最优选择。

基于TOPSIS法和波士顿矩阵的医院神经专科能力评估研究

目的通过对以神经科学集群建设为特色的三级甲等医院的神经专科能力进行评估,为国内医院的特色专科建设提供参考。方法从服务能力、技术能力、质量安全和服务效率4个维度建立神经外科、神经内科专科能力评估指标体系,通过优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法纵向比较首都医科大学附属北京天坛医院神经专科2019—2023年发展趋势,并采用波士顿矩阵深入分析神经专科各亚专业建设情况。结果2019—2023年首都医科大学附属北京天坛医院神经专科TOPSIS综合得分指数呈上升趋势。神经外科以胶质瘤诊治为主的肿瘤专业1,在技术能力和质量安全方面得分指数最高;神经内科以脑血管病为主的亚专业,在技术能力和服务效率方面得分指数较高,以上两个亚专业在波士顿矩阵中均处于优势巩固区。结论2019—2023年首都医科大学附属北京天坛医院神经专科诊治能力不断提升。神经外科亚专业中,专科能力排名最高的为肿瘤专业1,诊疗技术难度较高,同时医疗质量负性事件发生率低。神经内科各亚专业中,脑血管专业诊疗技术难度高且服务高效。

一测多评法测定法制半夏曲中11种成分含量及其GRA、EW-TOPSIS质量评价

目的采用一测多评(QAMS)法同时测定法制半夏曲中肌苷、鸟苷、腺苷等11种成分含量,并建立其灰色关联度分析(GRA)联合熵权逼近理想解排序分析法(EW-TOPSIS)综合质量评价方法。方法采用Shimadzu C 18色谱柱;乙腈-0.5%醋酸为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL·min-1;检测波长254和290 nm。以对甲氧基肉桂酸乙酯为内参比物质,计算其他10个成分的相对校正因子(RCF),测定各成分含量。采用GRA联合EW-TOPSIS模型对法制半夏曲进行综合质量评价。结果法制半夏曲中11种成分在一定浓度范围内线性关系良好,相关系数均>0.999;平均加样回收率96.94%~100.12%(RSD<2.0%,n=9);QAMS与外标法(ESM)实测值无明显差异。GRA模型相对关联度0.2903~0.6187,EW-TOPSIS模型相对接近度0.2114~0.6343;GRA和EW-TOPSIS模型综合评价结果基本一致。结论QAMS法便捷、准确,可用于法制半夏曲多指标成分定量控制,GRA联合EW-TOPSIS模型可用于法制半夏曲综合质量评价。

基于TOPSIS和GRA的信息安全风险评估

信息安全风险评估是一项非常重要的信息安全保障活动.依据信息安全相关标准,可从资产、威胁和脆弱性3方面识别出重要的风险因素,并确定相应的信息安全风险评估指标.参考等保2.0确定风险评估指标是一种可行的方法.在进行信息安全风险评估时,采用熵权法进行客观的指标赋权,并结合优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)和灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)进行综合评估.实例分析表明,依据信息熵进行客观赋权相对减少了主观因素的影响;基于TOPSIS和GRA进行信息安全风险评估,综合被评价对象整体因素和内部因素,较有效地将多项信息安全风险评估指标综合成单一评分,便于对多个被评对象进行信息安全风险的择优与排序.

基于AHP和TOPSIS-模糊综合评价的多场景储能选型方法

目前储能技术路线多样,不同类型的储能各具应用前景,但储能选型需要综合考虑经济性、安全性等因素,是一个复杂的多目标决策问题,因此储能选型是工程应用中的关键问题之一。提出一种将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)-模糊综合分析法相结合的储能选型评价体系。首先,通过建立评价体系的判断矩阵,利用AHP获取指标权重;其次,将判断矩阵里量纲不同的指标类型用TOPSIS做规范化处理,以此获得更客观的权重向量,改善AHP法的主观性;而后,将指标权重对角化处理并与标准化后的矩阵相乘获得加权判断矩阵,并求取贴近度向量。最后,加权判断矩阵与模糊综合分析法关系矩阵相乘获取储能类型的隶属度评价结果,并以隶属度最大值所在的等级为最终评价,处于等级Ⅰ中最佳,等级Ⅱ次之并以此类推;由此通过TOPSIS获得更客观的权重向量,改善AHP法的主观性,得到的权重向量也更客观。最后以锂离子电池、钠硫电池和铅酸电池等七种储能类型在应用于削峰填谷、电网保供电和改善电压质量场景为例,并与现有的储能选型方法进行比较,体现该评价体系的创新,检验所提评价体系和选型方法的有效性。

基于熵权TOPSIS法综合评价应用PDCA法管控抗菌药物的成效——以某三甲医院为例

目的 探讨某三甲医院构建抗菌药物科学化管理策略与实施成效,为医疗机构加强抗菌药物管理提供参考依据。方法 使用计划、执行、检查、处理(PDCA)管理工具,构建科学有效的抗菌药物管理系统,选取抗菌药物管理相关5个维度、14个指标构建质量评价考核体系,并采用熵权逼近理想解排序法(TOPSIS)法对实施PDCA改进后各项指标的变化情况进行综合评价与分析。结果 基于熵权TOPSIS法分析,2018年的相对接近度(Ci)值为0.313 5,该年抗菌药物管理质量最低;2022年的Ci值为0.747 4,该年抗菌药物管理质量最高。抗菌药物合理使用5个维度方面,使用强度维度2017年Ci值最高;使用率维度2021年Ci值最高;送检率维度2022年Ci值最高;Ⅰ类切口预防用药维度2022年Ci值最高;住院患者抗菌药物费用维度2022年Ci值最高。应用PDCA法进行抗菌药物管理,管理质量整体呈现改善趋势。结论 基于PDCA法通过多部门协作进行抗菌药物管理干预效果显著,熵权TOPSIS法可用于评价抗菌药物管理成效,为医院抗菌药物管控方向指导及政策制定提供参考。

基于AHP与TOPSIS的水电站能效管理水平评价方法研究

针对现有水电站能效管理水平评价方法的不足,将层次分析法(AHP)和优劣解距离法(TOPSIS)引入评价过程中,综合考虑经济、安全和管理3个方面的因素,构建了水电站能效管理评价指标体系;针对九分位标度法的不足,采用指数标度法确定各指标权重;分别利用TOPSIS方法和专家打分法对定量指标、定性指标进行评分,并进一步实现水电站能效管理水平的综合评价;以某实际水电站为例,分析和计算2018-2022年的水电站能效管理水平得分,结果表明该电站能效管理水平总体上呈上升趋势。

GT-GRA-TOPSIS在雨水调蓄池选址及数量优化中的应用

【目的】为有效减轻极端暴雨天气造成的城市洪涝问题,开展了对城市雨水排水系统(USDS)中雨水调蓄池(SST)的选址及数量优化的研究。【方法】采用博弈论(GT)思想将层次分析法(AHP)获得的主观权重与改进熵值法(IEVM)获得的客观权重组合赋权,并与灰色关联分析(GRA)和逼近理想解排序(TOPSIS)相结合,建立了城市内涝与面源污染风险的定量评估框架。根据各节点的相对接近度确定风险等级,风险较高的节点设置SST,根据积水削减率和总悬浮物(TSS)削减率优化SST的数量。以山西省长治市为例,探讨了该方法在不同降雨重现期时城市内涝和面源污染的控制效果。【结果】GRA-TOPSIS法在5 a和10 a降雨重现期时的综合变异系数分别为0.355和0.361,极值均为0.496,均高于单独GRA或TOPSIS.【结论】GT赋权并耦合GRA-TOPSIS的优化方法采用较少的经济投资可较好地消除城市内涝和面源污染风险,为SST的选址和数量优化提供了新思路。

基于正交试验设计-组合赋权TOPSIS法的菟丝子酒炙工艺优化

目的:优选菟丝子酒炙炮制工艺,为规范酒菟丝子炮制工艺提供参考。方法:基于L9(34)正交试验设计,以饮片外观性状、金丝桃苷含量、总黄酮含量、醇溶性浸出物含量为指标,以加酒量(A)、闷润时间(B)、炒制温度(C)、炒制时间(D)为考察因素,采用层次分析法(AHP)结合熵权法的组合赋权方式计算综合评分,利用逼近理想解排序(TOPSIS)模型筛选出酒菟丝子炮制的最佳工艺参数并进行工艺验证。结果:筛选出最优炮制工艺为生药材加10%黄酒,闷润6 h,炒炙温度为300℃,炒炙10 min。结论:运用正交试验设计-组合赋权TOPSIS法优选菟丝子酒炙工艺,结果简便、准确、可行。

基于改进AHP-TOPSIS的村镇太阳能+生物质能联合供暖综合评价

构建基于改进层次分析法(AHP)-逼近理想解排序法(TOPSIS)的村镇太阳能+生物质能联合供暖综合评价模型,过程包括建立基于能源效益、经济效益、环境效益、室内环境4个准则的评价指标体系,改进AHP确定指标权重,TOPSIS综合评级。将模型应用于案例,得出案例综合评价等级。结果表明:该评价模型可通过理论计算客观地得到评级,增强了评价的科学性,案例4个准则评级依次为优秀、良好、优秀、良好,综合评价等级为良好。

基于组合赋权和SPA-TOPSIS的煤矿安全投入决策模型

为解决煤矿安全投入结构和决策方案不合理的问题,首先基于安全价值的视角,考虑安全功能与安全产出关系,选取8个评价指标,构建煤炭企业安全投入评价体系;其次采用熵权法与层次分析法(AHP),综合确定指标权重;最后采用集对分析(SPA)理论改进逼近理想解排序法(TOPSIS),建立决策模型,用以分析评价某煤矿2012—2022年的决策方案,优选评价方案,并针对实际问题提出改善意见。研究表明:该煤矿企业应更注重安全教育和工业卫生指标的投入;煤矿企业在安全投入决策时应综合考虑安全功能需要与安全产出效益,借鉴最佳投入配置,合理调整未来安全投入决策重点。

基于GIS的空间TOPSIS模型的安徽省休宁县滑坡易发性评价

文章在常规TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)模型的基础上提出空间TOPSIS模型,以安徽省休宁县为例,采用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术对安徽省休宁县的滑坡易发性进行评价。研究表明:基于GIS的空间TOPSIS模型的滑坡易发性评价,能够处理和分析滑坡评价因子以及滑坡易发性的空间变化特征;评价结果与休宁县境内已经发生滑坡的空间分布较为吻合,评价结果较好。基于GIS的空间TOPSIS模型在滑坡易发性评价中具有较好的适用性。

基于组合赋权-TOPSIS的修理分队路线选择能力评估

修理分队指挥员科学、合理、快速地选择机动路线,对于高效发挥巡回保障力量抢修效益、有效保存战场抢修有生力量具有十分重要的意义。以单目标点抢救抢修任务为研究对象,根据摩步机动路线选择的主要影响因素,构建修理分队路线选择的评估指标体系。采用组合赋权-逼近理想值法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)评估模型,对分队抢修仿真行动过程中指挥员所选择的机动路线进行评估。在仿真条件下,对3位指挥员提出的机动路线进行评估排序,选择最优路线,以验证该方法的可行性和有效性。

基于改进TOPSIS-RSR的雷达装备测试性评估方法

针对雷达装备测试性评估这一不确定性、多属性决策问题,依据装备特点和测试性要求,构建了雷达装备测试性评估指标体系。采用改进的模糊层次分析法(fuzzy analytical hierarchy process,FAHP)和熵权法对评估指标进行主客观赋权。在评估模型中使用相对熵替换逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的欧式距离,同时引入秩和比法(rank-sum ratio,RSR),利用改进的TOPSIS-RSR法对备选方案进行测试性优劣等级分档并排序,通过实例分析验证了该模型的有效性。

基于CRITIC-TOPSIS法地铁车站基坑开挖施工安全风险评估——以济南地铁9号线开源路站为例

地铁车站基坑通常因规模大、近接建构筑物、对变形控制的要求高,而成为地铁车站建设中重点关注的环节。如何对地铁车站基坑开挖施工进行科学有效的评估,使其对施工工法及技术进行优化和指导,降低地铁车站建设时带来的风险,有至关重要的意义。应用指标相关性权重确定(CRITIC)法,并结合逼近理想解排序(TOPSIS)法,依托在建地铁车站基坑项目进行评估。结果表明:周边环境与支护不足成为地铁车站基坑开挖施工的主要风险来源;对于狭长型的地铁车站基坑来说,端头井处较易发生危险。通过使用CRITIC-TOPSIS法对地铁车站基坑开挖施工进行安全风险评估,可有效分析基坑开挖中的风险因素并按照影响程度进行大小排序,针对具体因素采取有效措施以减小施工风险。

基于CRITIC-TOPSIS的深基坑风险分区动态评价

为解决深基坑工程风险评价中的主观性影响及场地风险的细化分区与跟踪问题,本文提出了一种基于现场实测数据的相关性赋权法(CRITIC)与优劣解距离法(TOPSIS)相结合的深基坑施工风险分区动态评价方法。首先根据基坑测点布置划分子区域,以周边环境变形、基坑变形及地下水位变化等为评价指标,以现场实测数据为基础,采用CRITIC法确定指标权重,基于TOPSIS方法与模糊理论实现对基坑各分区施工风险的动态评价,最后通过上海某地铁深基坑工程案例应用,验证了该方法的有效性。结果表明:(1)本案例在深基坑施工风险评价中起主导作用的指标为地表沉降累计、地表沉降变化速率、坑外水位累计、坑外水位变化速率和地下连续墙顶水平位移变化速率;(2)随着基坑开挖施工的进行,累计类指标的权重计算值总体上在增大,而速率类指标的权重计算值总体上在减小;(3)空间分布上,基坑各分区风险为长边区域风险>短边区域风险>角部区域风险;(4)时间变化上,基坑各分区的风险等级变化不大,基坑开挖过程中基坑本身与周边环境均处于比较稳定的状态。以上风险评价结论与现场符合度较高,表明CRITIC-TOPSIS法能够有效避免专家赋权的主观性,可用于深基坑工程的施工全过程风险评价。

基于加权TOPSIS法的PEG-rhG-CSF合理性评价

目的建立聚乙二醇化重组人粒细胞刺激因子(PEG-rhG-CSF)合理性使用的评价标准,利用加权优劣解距离法(TOPSIS)对PEG-rhG-CSF进行评价,为临床合理使用提供参考依据。方法调取福州市第二医院2019年10月至2022年4月的出院病历,以PEG-rhG-CSF说明书为基础,参照相关指南、专家共识以及文献资料制订评价标准,采用加权TOPSIS法进行合理性评价。结果使用PEG-rhG-CSF的426份病历中,理想解相对接近度(C_(i))>80%共250例(占比58.69%),介于60%~80%的124例(占比29.11%),<60%的52例(占比12.21%)。主要不合理使用问题表现在适应证不适宜、给药时机不适宜、药物联用不适宜。结论基于TOPSIS法的合理性评价,综合考虑多个指标,可以反映药物使用过程中各个环节的使用情况,评价过程简便灵活,操作性强。评价结果显示福州市第二医院PEG-rhG-CSF的临床应用过程基本合理,但需要加大管理的力度,保证临床合理使用该类药物。

航空公司运营基地选址评价——基于熵值CRITIC合成赋权的TOPSIS分析

航空公司运营基地的选址直接影响航空运输的服务效率,进而对民航业经济发展产生重要影响。以运营基地选址特点为基础,从政策因素、经济因素、市场因素、机场因素4个方面构建航空公司运营基地选址评价体系。以成都航空作为研究对象,采用熵值CRITIC赋权并结合专家打分法对评价指标进行合成赋权,进而利用优劣解距离法(TOPSIS)计算各备选方案的综合得分,根据得分从备选方案中选择绵阳作为第二运营基地地址,使成都航空第二运营基地选址更为科学。

HPLC多指标成分定量、化学计量学及熵权-TOPSIS分析在龙葵综合质量评价中的应用

目的建立不同产地龙葵中11个成分含量同步检测方法,并采用化学计量学和熵权-TOPSIS法对其质量进行评价。方法收集8省17个批次龙葵样品,采用HPLC法同时检测龙葵中梣皮树脂醇、松脂素、槲皮素、芦丁、澳洲茄碱、澳洲茄边碱、客西茄碱、澳洲茄胺、去半乳糖替告皂苷、薯蓣皂苷元和β-谷甾醇的含量,建立龙葵多组分定量控制模式;采用化学识别模式和熵权-TOPSIS法建立龙葵质量优劣评价模型,对其整体质量进行综合评价。结果11个成分分别在0.78~39.00,0.55~27.50,0.34~17.00,0.21~10.50,41.87~2093.50,60.95~3047.50,2.58~129.00,1.02~51.00,0.46~23.00,1.05~52.50,0.42~21.00μg/mL(r>0.9990)范围内线性关系良好,平均加样回收率在96.81%~100.28%范围内(RSD<2.0%,n=9);17批样品聚为3类;澳洲茄边碱、澳洲茄碱、去半乳糖替告皂苷和梣皮树醇可能是影响龙葵产品质量主要潜在标志物;熵权-TOPSIS法分析结果显示17批龙葵质量评价贴近度分别为0.4336、0.4168、0.6242、0.5008、0.4791、0.6361、0.5683、0.2500、0.1909、0.2221、0.1707、0.7200、0.6983、0.7447、0.7179、0.7209、0.7183,辽宁、吉林和黑龙江产地龙葵整体质量较好,其次为江苏、河南和安徽产地。结论建立的同时测定龙葵中11种成分含量的HPLC法,操作便捷,结果准确;化学计量学及熵权-TOPSIS法客观全面,可用于龙葵的整体质量评价。