试论矿山环境治理绩效预测方法的选择.doc

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1、试论矿山环境治理绩效预测方法的选择作者简介：严果(1991.01-),汉族，就读于毕节学院2010级采矿工程木科(2)班。摘要：首先分析了矿山环境治理绩效预测的传统预测方法，对其屮的细化方法进行了细化研究，将经济技术分析研究法、物元研究法、聚类分析法、0PSIS法、据网络包分析法的应用情况与优缺点进行了具体阐述，接着对灰色综合型评价与预测方式与糊综合型评判与预测方法进行了阐述与讲解,对与今后矿山环境治理绩效预测方法的选择提供了参考与借鉴。关键词：矿山环境；环境治理；绩效预测；预测方法；研究分析1.矿山环境治理绩效预测方法的选择分析1.1传统绩效预测方法一一经济技术分析研究法经济技术

2、分析研究法指的是依据不同的技术政策、规划与方案进行计算、对比与最终论证，从而达到评价优劣的目的。该方法将经济与技术相结合，是评价与预测效果比较明显的分析方式。在进行分析时，存在一定的定性与定量指标，分析时将两者有效结合，甄别筛选最优冃标。该评价预测方式分为两大类，分别是直接型与间接型，直接型要求直接给出对应公式，间接型间接给出模型或者计算公式。我们最常使用的是间接型中的费用一一效益分析法。该方式在矿业预测与评价中得到了广泛的应用。1.2传统绩效预测方法一一物元研究法针对不相容的规律与方法，我们一般采用物元分析研究法，该方法适用于对多种因素的评价，基于蔡文提出的物元分析理论，并在其基

3、础上产生完善的分析方法。基于层次的物元分析一般与模糊分析法相结合，依据评价因索的标准建立点域物元矩阵，在建立短阵后确定指标系数与评价因素在不同环境中的关联性函数，在此基础上进行分析得出评价与预测结论。该方法对矿山进行绩效预测具有较高的分辨率，从变化中发现事物的固有规律,充分反映事物形态，其弊端是如果关联函数无法精准建立，则导致预测结果失真，失去参考价值。1.3传统绩效预测方法一一聚类分析法在传统的绩效预测方法中，聚类分析法也是常用的预测方式。聚类分析法将物理或者是抽象的对象的集合进行类似对象或者多个类的分析归纳，在该评价中按照评价对象的共同特点进行分类，将多元因子放置在统一体系中进

4、行定量分析，借助聚类计算方式得出评价结果。聚类方式可以细分，常见的有模糊聚类方式，灰色聚类方式及系统聚类方式。聚类算法也比较多样，常见的有五种计算方式,分别是划分层次计算法、层次方法、基于密度的计算方法、基于网络的计算方法及基于模型的计算方法。采用聚类法对矿山绩效进行评价与预测，其结果比较精准，但是其弊端也是比较明显的，如果处理对象比较复杂，聚类算法经常会失效，很难处理高维数据与大型数据。1.4传统绩效预测方法一一TOPSTS法不同的评价者存在不同的评价偏好，单纯的评判往往有失公平，不同的评价者得出不同的评价结果，没有客观的评价标准。而即使是同一个评价者处于评价的随意性也会得出不同

5、的评价结论，这使得矿山的评价与预测存在明显的随意性，很难得出一致的评价结果。TOPSTS法针对这一问题十分有效。该方式与粗糙集理论具有相似处，以理想的点为原理，积极寻求理想的点最接近的方案，并以作为最优化方案。在进行计算时其方法也比较多样，TOPSTS法先给出评价矩阵与指标权重向量，进而计算出对应的数据范围，对方案进行排序，选择最佳结果。1.5传统绩效预测方法一一数据网络包分析法网络包数据分析法在矿山评价与预测中也十分有效，得到了广泛使用。其基于相对的效率概念，能对多输入输出的同类型决策单元釆取有效性与效益评价，最早产生与1978年，使用历史比较悠久，先利用数学规划模型对实际牛产单

6、位的投入产出数据构造经验进行前期收集，借助相关经验生产给出对应的单位效率测量。该方法以输入输出的权重为基本变量，对输入与输出数据信息进行统一综合评价，该方案不需要对参数进行预先估计，受不确定因索影响较小，能够将-误差控制在合理的范围内，计算上比较简化，实用性比较突出，对于一些高难度的数据处理上也比较迅速、准确。2.模糊综合型评判与预测方法上面我们提到了传统的评价与预测方式，并对传统预测与评价方式进行了细化讲解。除了传统的评价与预测方式,模糊综合评判与预测法在矿山绩效的评价与预测中也发挥了重要作用。综合评判是针对事物多种属性的评判，按照总体的优劣进行评价，这是一个基于综合分析的总体性

7、评判,综合性是其最大的特点。使用该方法对矿山绩效进行评判与预测,将边界不清晰的因素进行量化处理，采用模糊矩阵对冃标集与评判集进行确立。采用权重与模糊评判的映射，得出符合要求的测评结果。该方式除了综合性特点外，其可以较好解决模糊性问题，避免人为主观评判的随意性，使得测评结果更接近实际情况。该方法并不是完善的，其在某些领域反应强烈，而部分属性反应不明显，导致评价结果失真，影响真实的测评结果。1.灰色综合型评价与预测方法灰色综合型评价与预测方式来源于灰色系统理论，针对灰色目