水质评价中的指标权重与隶属度转换算法

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1、第35卷第1期兰州理工大学学报Vol.35No.12009年2月JournalofLanzhouUniversityofTechnologyFeb.2009文章编号:167325196(2009)0120063204水质评价中的指标权重与隶属度转换算法1,32322刘昕,刘开第,李春杰,庞彦军,栗文国(1.中国矿业大学化学与环境工程学院,北京100083;2.河北工程大学不确定性数学研究所,河北邯郸056038;3.中国煤炭综合利用集团中煤电气有限公司,北京100012)摘要:分析现有评价方法中最优权、超标权及专家权用于

2、水质评价的缺陷,从目标分类角度出发,提取指标对样本分类所作贡献的量化值,定义指标区分权,给出指标隶属度到样本隶属度的转换算法,由此建立基于区分权的水质评价方法.用案例说明方法的实用性.关键词:水质评价;隶属度转换;专家权;超标权;最优权;区分权中图分类号:X703.3文献标识码:AConversionalgorithmofindexweightandmembershipdegreeforwaterqualityassessment1,32322LIUXin,LIUKai2di,LIChun2jie,PANGYan2jun

3、,LIWen2guo(1.SchoolofChemicalandEnvironmentalEngineering,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Beijing100083,China;2.Uncertaintymathematicsresearchinstitute,HebeiUniversityofEngineering,Handan056038,China;3.ChinaCoalElectricCo.LID,ChinaCoalCom2prehensiveUtilizatio

4、nGroupCo.,Beijing100012,China)Abstract:Thedeficiencyofthecontainoptimumweight,super2standardweight,andexpertweightusedforwaterqualityassessmentwasanalyzed.Thequantificationvalueofindex’scontributiontothesampleclassificationwasextractedinviewoftargetclassification

5、andtheindexdistinguishableweightwasde2fined.Inthemeantime,theconversionalgorithmofmembershipdegreefromindextosamplewasalsogiv2en.Thus,thewaterqualityassessmentmethodwasestablishedbasedonthedistinguishableweight.Thepracticabilityofthemethodwasexplainedwiththecases

6、.Keywords:waterqualityassessment;membershipdegreeconversion;expertweight;super2standardweight;optimumweight;distinguishableweight[1][2]因水质分类具有模糊性,所以模糊方法被引评判计算μk(xi)有四种模型:M(∧,∨),M(·,入水质评价.水质评价中指标“分级标准”已知,因而∨)M(∧,Ý)和M(·,+).其中只有M(·,+)模可在指标实测空间上通过构造隶属函数获得指标监型用于水质评价被认

7、为是合理的,即把目标隶属度测值在各评语等级上的隶属度;并且获取隶属度的作为指标隶属度与指标重要性权重的“加权和”:d过程不造成分类信息失真.这样,基于隶属度的模糊μk(xi)=∑wj·μijk(k=1~p)(2)综合评判成为水质评价的主流方法.j=1设样本xi(i=1~m)关于指标j(j=1~d)的监其中,wj是j指标重要性权重.测值xij属于Ck(k=1~p)级的隶属度为μijk,则在环评领域,认为式(2)中的wj是j指标对水p质危害的“重要性权重”,并且在20世纪90年代前,0≤μijk≤1,∑μijk=1(1)主张

8、wj由专家凭经验确定(称为专家权),文献[2]k=1设xi属于Ck级水的隶属度为μk(xi),则模糊综合讨论确定wj的方法.超标权一度替代专家权,在水[325]质评价中被广泛采用.为避开棘手的“权重”之收稿日期:2008201207争,文献[6]把模糊模式识别引入水质评价.模糊模基金项目:国家自然科学基金(60474

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