基于FBWM-EWM-LDM组合模型的大坝风险识别方法
发布时间：2021-10-06 16:17
鉴于大坝风险评估信息具有一定的模糊性和不确定性,提出了一种基于FBWM-EWM-LDM组合模型的大坝风险识别方法,通过模糊最优最劣法和熵权法分别确定大坝风险评价指标体系中各风险项的主、客观权重,同时利用级差最大化法构建非线性规划问题求得最佳组合权重,进而确定风险排序以识别工程中的主要风险。实例应用结果表明,模型识别结果与工程实际情况相吻合,验证了模型的合理性与有效性,为大坝风险管理与除险加固决策提供了依据。
【文章来源】：水电能源科学. 2020,38(12)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
某大坝风险评价指标体系
在专家、基本资料不变的基础上建立AHP-EWM-LDM模型，与FBWM-EWM-LDM模型进行对比分析，结果见图2。由图2可知，尽管两种模型各风险指标权重值不同，但权重排序大致相同。可见基于FBWM-EWM-LDM模型的风险识别过程具有一定的可信度与有效性。为了进一步验证FBWM-EWM-LDM模型的可信度与有效性，分别对FBWM-EWM-LDM模型与AHP-EWM-LDM模型中的主观方法即模糊最优最劣法与层次分析法（AHP）进行一致性优劣比较。利用一致性比例CR、逆序数MV、总误差TD三个指标进行一致性检验[9]，结果见表5。由表5可知，模糊最优最劣法各层评价矩阵的CR、MV、TD值均小于AHP相应值，故一致性较高。其原因在于比较标准少（仅有最大、最小风险两项）减少了逻辑错误的可能性，其次三角模糊数有效量化了评价变量的模糊性。此外，对于n项指标，模糊最优最劣法只需比较2n次，远小于层次分析法的n2次，且无需修正，计算耗时少，准确度高。综上所述，将模糊最优最劣法引入FBWM-EWM-LDM风险识别模型不仅有效保证了权重求解结果的可信度与有效性，而且提高了风险识别准确率与效率。
为证明FBWM-EWM-LDM模型权重组合的合理性和有效性，利用传统的加法合成法、乘法合成法进行主、客观融合，并与级差最大化法融合结果进行对比分析，结果见图3。图3中，风险权重最小值与最大值之间区域为组合权重合理取值范围。由图3可知，加法合成法与级差最大化法求解的组合权重排序基本一致，但部分权重值差别较大，差别最大的两项为R15和R51，前者评价值较大但波动性小，后者评价值较小波动性也小。熵权法权重由各项指标数据波动性确定，故导致客观权重排序与实际情况存在偏差，加法合成法未能避免其影响，导致部分结果失真。乘法合成法计算结果区分度较大，但部分值超出合理范围，组合值可信度较低。级差最大化法区别对待主、客观权重信息中的优、劣信息，确保了FBWM-EWM-LDM模型计算具有较高的实际符合度、各项风险指标危险程度具有明显的区分度，且将组合权重值约束在合理取值区间，使其兼顾了主、客观权重的优点，组合方式合理且有效。4 结论
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的层次分析法及模糊综合评价法在病险水库除险加固治理效果评价中的应用[J]. 王春燕,乔娟. 水电能源科学. 2019(10)
[2]基于FAHP-EWM-TOPSIS的大坝风险识别模型[J]. 陈悦,胡雅婷,汪程,尹文中,陈斯煜. 水利水电技术. 2019(02)
[3]大坝服役风险分析与管理研究述评[J]. 顾冲时,苏怀智,刘何稚. 水利学报. 2018(01)
[4]主客观权重的组合方式及其合理性研究[J]. 李刚,李建平,孙晓蕾,赵萌. 管理评论. 2017(12)
硕士论文
[1]土坝工程风险决策分析研究[D]. 罗志雄.扬州大学 2016
本文编号：3420349
【文章来源】：水电能源科学. 2020,38(12)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
某大坝风险评价指标体系
在专家、基本资料不变的基础上建立AHP-EWM-LDM模型，与FBWM-EWM-LDM模型进行对比分析，结果见图2。由图2可知，尽管两种模型各风险指标权重值不同，但权重排序大致相同。可见基于FBWM-EWM-LDM模型的风险识别过程具有一定的可信度与有效性。为了进一步验证FBWM-EWM-LDM模型的可信度与有效性，分别对FBWM-EWM-LDM模型与AHP-EWM-LDM模型中的主观方法即模糊最优最劣法与层次分析法（AHP）进行一致性优劣比较。利用一致性比例CR、逆序数MV、总误差TD三个指标进行一致性检验[9]，结果见表5。由表5可知，模糊最优最劣法各层评价矩阵的CR、MV、TD值均小于AHP相应值，故一致性较高。其原因在于比较标准少（仅有最大、最小风险两项）减少了逻辑错误的可能性，其次三角模糊数有效量化了评价变量的模糊性。此外，对于n项指标，模糊最优最劣法只需比较2n次，远小于层次分析法的n2次，且无需修正，计算耗时少，准确度高。综上所述，将模糊最优最劣法引入FBWM-EWM-LDM风险识别模型不仅有效保证了权重求解结果的可信度与有效性，而且提高了风险识别准确率与效率。
为证明FBWM-EWM-LDM模型权重组合的合理性和有效性，利用传统的加法合成法、乘法合成法进行主、客观融合，并与级差最大化法融合结果进行对比分析，结果见图3。图3中，风险权重最小值与最大值之间区域为组合权重合理取值范围。由图3可知，加法合成法与级差最大化法求解的组合权重排序基本一致，但部分权重值差别较大，差别最大的两项为R15和R51，前者评价值较大但波动性小，后者评价值较小波动性也小。熵权法权重由各项指标数据波动性确定，故导致客观权重排序与实际情况存在偏差，加法合成法未能避免其影响，导致部分结果失真。乘法合成法计算结果区分度较大，但部分值超出合理范围，组合值可信度较低。级差最大化法区别对待主、客观权重信息中的优、劣信息，确保了FBWM-EWM-LDM模型计算具有较高的实际符合度、各项风险指标危险程度具有明显的区分度，且将组合权重值约束在合理取值区间，使其兼顾了主、客观权重的优点，组合方式合理且有效。4 结论
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的层次分析法及模糊综合评价法在病险水库除险加固治理效果评价中的应用[J]. 王春燕,乔娟. 水电能源科学. 2019(10)
[2]基于FAHP-EWM-TOPSIS的大坝风险识别模型[J]. 陈悦,胡雅婷,汪程,尹文中,陈斯煜. 水利水电技术. 2019(02)
[3]大坝服役风险分析与管理研究述评[J]. 顾冲时,苏怀智,刘何稚. 水利学报. 2018(01)
[4]主客观权重的组合方式及其合理性研究[J]. 李刚,李建平,孙晓蕾,赵萌. 管理评论. 2017(12)
硕士论文
[1]土坝工程风险决策分析研究[D]. 罗志雄.扬州大学 2016
本文编号：3420349
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shuiwenshuili/3420349.html
