基于GR-T模糊数多属性决策理论的电缆隧道建设方案选优研究

发布时间：2017-10-10 16:04

  本文关键词：基于GR-T模糊数多属性决策理论的电缆隧道建设方案选优研究

  更多相关文章： GR-T模糊数 多属性决策 电力隧道评价

【摘要】：目前我国在电缆隧道方案决策领域的研究相对欠缺,在建设电缆隧道方案的决策问题上还处于可行性研究阶段,其多属性评价体系尚未建立。因此合理评价电缆隧道并科学的选择电缆隧道施工方案,对社会的健康发展以及城市规划的长远布局有着重要的现实意义。本文结合电缆隧道工程评价工作的特点,对电缆隧道建设方案建立模糊多属性评价体系,对评价语标度进行了优化改进。以石家庄某电缆隧道工程为依托,成功应用多种决策理论对电缆隧道建设方案的评选问题进行决策。通过对现有的三角模糊数理论进行改进,创新性的提出了黄金分割标度与三角模糊数融合的思路,形成了GR-T模糊数,并结合互补判断矩阵法,使用GR-T模糊数对指标的重要性进行评价,为确定指标的主观权重奠定基础。本文考虑了依靠经验确定主观权重的弊端,引入了熵权法求解客观权重,并将二者有效组合得到综合权重。此外还提出了风险态度系数,考虑了评价者对风险的偏爱程度。本文针对石家庄某电力隧道工程,对隧道建设方案的评选指标进行分析、遴选,确定了载流量和通井建设两项指标以区别于一般市政隧道的评价,体现电力隧道评价特殊性。分析了各项指标的适用性,给出了决策建议,并建立电力隧道方案选优的评选体系。应用TOPSIS法、投影法以及灰色关联法三种决策理论进行了实例分析,经计算得到了浅埋暗挖法为最佳方案的结论。该结论与实际工程选取的方案相符,从而验证了GR-T模糊数的适用性、合理性。本文对TOPSIS法、投影法以及灰色关联法的计算结果进行了分析,得到了TOPSIS法受最优空间几何解不唯一的影响,使得该法的评价准确度降低的结论;以及用备选方案各指标的最佳值来确定最优解时,灰色关联法不能充分的利用信息,存在灰度损失现象,使计算的数据与真值之间存在一定的偏差的结论。
【关键词】：GR-T模糊数 多属性决策 电力隧道评价
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM75
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 选题背景8-9
• 1.2 研究目的和意义9-10
• 1.3 国内外模糊多属性决策研究现状10-14
• 1.3.1 权重的研究11-12
• 1.3.2 模糊多属性决策方法研究12-14
• 1.4 研究思路14-15
• 第二章 基于GR-T模糊数的多属性决策理论研究15-31
• 2.1 确定综合评价方法15-16
• 2.2 GR-T模糊数的提出16-22
• 2.2.1 模糊数的基本概念16-17
• 2.2.2 三角模糊数17-21
• 2.2.3 GR-T模糊数21-22
• 2.3 指标权重的确定22-27
• 2.3.1 基于GR-T模糊数的互反判断矩阵确定主观权重22-25
• 2.3.2 熵权法确定客观权重25-26
• 2.3.3 综合权重的确定26-27
• 2.4 多属性决策理论27-31
• 2.4.1 TOPSIS法27-28
• 2.4.2 投影决策法28
• 2.4.3 灰色关联分析法28-31
• 第三章 暗挖电缆隧道的工法适应性分析31-56
• 3.1 暗挖隧道工法简介31-33
• 3.1.1 浅埋暗挖法31
• 3.1.2 盾构法31-32
• 3.1.3 顶管法32-33
• 3.2 工程背景介绍33-37
• 3.2.1 工程概况33-34
• 3.2.2 工程地质条件及评价34-36
• 3.2.3 工法对比条件36-37
• 3.3 工法评价指标对比分析37-52
• 3.3.1 建立综合评价体系37-38
• 3.3.2 地层适应性指标分析38-40
• 3.3.3 小曲率段线路的工法适应性40-41
• 3.3.4 通井建设适应性41-42
• 3.3.5 沉降指标分析42-46
• 3.3.6 防水性对比分析46-48
• 3.3.7 施工安全性分析48-50
• 3.3.8 工期对比分析50-52
• 3.4 暗挖电缆隧道造价的分析计算52-56
• 3.4.1 浅埋暗挖法造价计算52-53
• 3.4.2 盾构法造价计算53-55
• 3.4.3 顶管法造价计算55-56
• 第四章 电缆隧道建设方案选优模型实证研究56-68
• 4.1 方案指标评价56-58
• 4.2 确定评价指标权重58-62
• 4.2.1 群决策三角模糊数互补判断矩阵求主观权重58-61
• 4.2.2 群决策的熵权法求客观权重61-62
• 4.2.3 求解综合权重62
• 4.3 多属性决策方案选优62-68
• 4.3.1 TOPSIS法选优62-64
• 4.3.2 投影决策法选优64-65
• 4.3.3 灰色关联法选优65-66
• 4.3.4 多属性决策选优分析66-68
• 第五章 结论与展望68-70
• 5.1 主要研究结论68-69
• 5.2 展望69-70
• 参考文献70-73
• 附录73-77
• 致谢77-78
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文78

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