基于模糊双射软集合的内河岸线资源KDD模型

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1、第25卷第4期2014年8月运筹与管理OPERATl0NSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEV01．25．No．4Aug．2016基于模糊双射软集合的内河岸线资源KDD模型龚科1”，王盼盼1”，王勇1(1．重庆交通大学管理学院，重庆400074；2，电子科技大学经济与管理学院，四川成都610054；3．上海交通大学安泰经济与管理学院，上海200052)摘要：内河岸线资源评价与分析方法主要是针对定量数据，而一些影响岸线资源价值的因素是定性的、模糊的，传统方法在处理此类问题时存在局限。针对该问题，本文运用近年来国际上新兴的不确定问题建模理论——软集合理论，考虑模糊环境

2、，结合基于依赖度的模糊双射软集合参数约减方法，提出了一种基于模糊双射软集合的内河岸线资源评价KDD模型。本文采用重庆港区15个港口进行KDD分析。结果表明本模型能够提取决策规则、分析关键因素及其依赖度，并得到了有参考价值的决策建议，验证了该模型的有效性。关键词：港口航道与海岸工程；知识发现KDD；评价方法；模糊双射软集合；内河岸线资源中图分类号：TPl8文章标识码：A文章编号：1007-322l(2叭6)04-0215-06doi：10．12005／oms．2016．0144AKDDM0deIfOrInIandRIverShOreIineResOurceSBasedonBijectiV

3、eFuzzySoftSetsGONGKel”，WANGPan．panl”，WANGYon91(1．&五oDZ矿肘on口伊me凡t，吼。愕gi愕以oD￡D噌‰劫e玲妙，C^o昭gi增400074，C砌l口；2．＆^DDZ矿M口，l昭eme眦肌d&onom缸，№西e珊以矿E比c湘n如＆i帆ce&死c^加幻gy，c^e增dⅡ610054，傩流8；3．An￡斫CoZze酽旷EconD，n如&讹nclge，nenf，．s^口昭^oi．^口D％，皤已h妇ersi钞，

4、s^口，曙^ni200052，C^i，l口)Abstract：Classicalassessmentandanalysismetho

5、dsforinlandrivershorelineresourcesmainlyprocesswithquantitatiVedata．HoweVer，somesignificantfactorsthat“kcttheeValuationofinlandriVershorelinearequali-tatiVeandfuzzy．Thu8，classicalmethodshavedimcultiesinsolVingthiskindofproblem．Motivatedbythisissue，thispaperempIoyssoftsettheory，anemergingmathemat

6、icaltoolforhandlinguncertainty，toproposetheKDDmodelforinlandrivershorelineresourcebasedonbijectivefuzzysoftsets，whichconsidersfuzzyenviron．mentandcombinesthereductionmethodbasedonbijectiVefuzzysoftsets．Moreover，thisp印eruses15portsofChongqingportareatopmceedwithKDDanalyzing．Theresultshowsthatthep

7、roposedmodelcanfindthedeci-sion—makingmlesandanalyzethekeyfactorsanddependency，andobtainssomeinstructivedecision-makingproposal，whichvalidatesthemodel．Keywords：harborwatemayandcoastalengineering；KDD；evaluationapproach；bijectivefuzzysoftset；inlandrivershorelineres01u·ces0引言岸线资源是宝贵的自然资源也是港口航运业发展的基

8、础。由于缺乏科学合理的规划，岸线开发与岸线保护、码头建设与公共交通设施的建设、工业岸线与非工业岸线之间的矛盾日益凸显。因此，把握当前岸线资源的综合状况是制定科学合理规划的前提。目前内河岸线资源的分析和评价方法主要是限制因素法⋯、因子加总心3、主成分分析法¨]、信息熵”。经验权重法等。这些方法是面向定量数据的方法。然而，内河岸线资源分析与评价问题中一些重要的指标属于定性指标，不能直接定量描收稿日期：2014．07—15基金项目：重庆市自然科学基金