基于组合赋权模糊云理论的高边坡稳定性评价
【图文】：
水利水运工程学报2017年2月观权重思想，选择边坡稳定性各项评价指标各等级标准区间中较大的界限值以及实测值构建评价矩阵X，其中前5行为标准序列，最后1行为实测值序列，选取的6组数据均为客观性强的数据，因而避免了专家凭经验赋分，这在很大程度上消除了主观因素的影响，真实地反映了客观指标之间固有的联系。按照熵权法原理，计算得到各项评价指标的客观权重W2。综合各项评价指标主观权重和客观权重，根图1指标X44的评价结果Fig.1EvaluationresultsforindexX44据最小信息熵原理，通过式(1)计算得到指标组合权重W，如表3所示。对各项评价指标等级标准进行归一化，通过式(4)对各评价指标等级标准实现云转化，得到对应的云模型参数，运用正向云发生器生成评价指标各等级的隶属云。将各评价指标实测数据标准值代入X－条件云发生器便可求解各项评价指标对应各评价等级的隶属度，根据最大隶属度原则确定二级指标归属等级，见表4。为更好地理解，以指标X44为例，给出其隶属度计算结果云图，如图1所示。表3各项评价指标权重Tab.3Weightsofeachevaluationindex类别W1WW2X1(0.155，0.158，0.171，，0.173，0.180，0.163)(0.156，0.164，0.173，0.168，0.175，0.164)(0.157，0.171，0.175，0.163，0.170，0.164)X2(0.207，0.229，0.288，0.276)(0.229，0.240，0.268，0.263)(0.251，0.251，0.249，0.249)X3(0.266，0.240，0.263，0.231)(0.261，0.246，0.254，0.239)(0.255，0.252，0.245，0.248)X4(0.236，0.264，0.239，0.262)(0.242，0.250，0.249，0.259)(0.250，0.236，0.257，0.257)表4二级指标的等级综合评价结果Tab.4Gradecomprehensiveevaluationforsecondclassindex二级指标评价等级隶属度Ｒ(Ⅰ)
水利水运工程学报2017年2月观权重思想，选择边坡稳定性各项评价指标各等级标准区间中较大的界限值以及实测值构建评价矩阵X，其中前5行为标准序列，最后1行为实测值序列，选取的6组数据均为客观性强的数据，因而避免了专家凭经验赋分，这在很大程度上消除了主观因素的影响，真实地反映了客观指标之间固有的联系。按照熵权法原理，计算得到各项评价指标的客观权重W2。综合各项评价指标主观权重和客观权重，根图1指标X44的评价结果Fig.1EvaluationresultsforindexX44据最小信息熵原理，通过式(1)计算得到指标组合权重W，如表3所示。对各项评价指标等级标准进行归一化，通过式(4)对各评价指标等级标准实现云转化，得到对应的云模型参数，运用正向云发生器生成评价指标各等级的隶属云。将各评价指标实测数据标准值代入X－条件云发生器便可求解各项评价指标对应各评价等级的隶属度，根据最大隶属度原则确定二级指标归属等级，见表4。为更好地理解，以指标X44为例，给出其隶属度计算结果云图，如图1所示。表3各项评价指标权重Tab.3Weightsofeachevaluationindex类别W1WW2X1(0.155，0.158，0.171，0.173，0.180，0.163)(0.156，0.164，0.173，0.168，0.175，0.164)(0.157，0.171，0.175，0.163，0.170，0.164)X2(0.207，0.229，0.288，0.276)(0.229，0.240，0.268，0.263)(0.251，0.251，0.249，0.249)X3(0.266，0.240，0.263，0.231)(0.261，0.246，0.254，0.239)(0.255，0.252，0.245，0.248)X4(0.236，0.264，0.239，0.262)(0.242，0.250，0.249，0.259)(0.250，0.236，0.257，0.257)表4二级指标的等级综合评价结果Tab.4Gradecomprehensiveevaluationforsecondclassindex二级指标评价等级隶属度Ｒ(Ⅰ)
【作者单位】： 南昌大学建筑工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51409139,51569014,51669013,51509125) 水工岩石力学教育部重点实验室开放基金项目(RMHSE1505) 南昌大学研究生创新专项资金项目(cx2015074)
【分类号】：TV223
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本文编号：2529110
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