基于投影寻踪赋权的TOPSIS法在煤炭种类识别中的应用.pdf

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1、总第184期doi：10．3969／j．issn．1005—2798．2014．12．008基于投影寻踪赋权的TOPSIS法在煤炭种类识别中的应用王江荣，赵振学，文晖，罗资琴2(1．兰州石化职业技术学院信息处理与控制2~-程系，甘肃兰州730060；2．兰州石化职业技术学院石油化学工程系，甘肃兰州730060)摘要：针对煤炭分类是一个多属性、多目标的数据处理问题，提出一种逼近理想点(TOPSIS)的煤炭分类模式决策方法。利用投影寻踪(PP)计算各指标的权重，有效地克服了指标权重设置上的主观性和随机性，使决策结果更符合实际。实

2、例分析表明用基于投影寻踪赋权的TOPSIS模型进行煤炭种类识别是可行的，有效的。关键词：投影寻踪；TOPSIS法；煤炭种类识别；多属性决策中图分类号：0241．5；P618．117文献标识码：A文章编号：1005—2798(2014)12—0024一o4ApplicationofTOPSISMethodBasedonProjectionPursuitWeightinginCoalTypeIdentificationWANGJiang-rong，ZHAOZhen-xue，WENHui，LUOZi-qin(1．Departmen

3、tofInformationProcessingandControlEngineering，LanzhouPetrochemicalCollegeofVocationalTechnology，Lanzhou730060，China；2．DepartmentofPetroleumChemicalEngineering，LanzhouPetrochemicalCollegeofVocationalTechnology，Lanzhou730060，China)Abstract：Coalclassificationisamulti—

4、attribute，multi—objectivedataprocessingproblem，weproposeaTOPSIS(TOPSIS)coalclassificationmodedecisionmethod．Usingprojectionpursuit(PP)calculatetheindexweight，efectivelyovercomethesubjectivityandrandomnessindexweightsetonthedecision—makingresultsmorerealistic．Exampl

5、eanalysisshowsthatusingTOPSISmodelbasedonprojectionpursuitempowermentofcoalspeciesidentificationisfeasibleandefective．Keywords：projectionpursuit；TOPSISmethod；coalspeciesidentification；multi—attributedecision我国煤炭按成因(或煤化程度)可把煤炭分为SIS法对煤样综合评价，以实现煤样种类识别。无烟煤、烟煤和褐煤三大类⋯。同一

6、类煤有近似的TOPSIS全名为逼近于理想解的排序方法特性，不同类煤的性质则有显著差异。各种以煤为(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdeal燃料或原料的工业对煤都有其特定的技术要求，只Solution)，是一种适合多指标、多方案决策分析的系有恰当地使用煤种才能保证产品质量、合理地利用统评价方法J。其基本原理是通过比较评价方案煤炭资源。所以煤炭分类在科学研究、合理开发以(对象，下同)与“正理想解”、“负理想解”的距离来及安全管理和贸易等方面有着重大的现实意义，探对多个决策方案进

7、行排序。若评价方案最靠近“正求煤炭分类的科学有效方法是煤炭研究领域的重要理想解”同时又最远离“负理想解”，则该方案是备内容之一。目前的煤炭种类识别方法主要是挥发分选方案中最好的方案；否则为最差。所谓“正理想和模糊识别法等j。事实上煤炭种类识别是一个解”，是一种设想的最好解(或方案)，它的各个属性多目标、多因素决策问题，也是一个客观多因素综合值都达到各候选方案中的最好的值；所谓“负理想评价问题。本文拟采用基于投影寻踪赋权的TOP—解”，是一种设想中的最坏解(或方案)，它的各个属收稿日期：2014-09-14基金项目：甘肃省科技

8、厅项目(1204GKCA004)；甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教~2013]116号)作者简介：王江荣(1966一)，男，甘肃静宁人，硕士，教授，从事智能算法、数值计算和控制理论与应用方面的研究。2014年l2月王江荣等：基于投影寻踪赋权的TOPSIS法在煤炭种类识别中的应用第23卷