基于决策者偏好DE算法的模糊聚类迭代洪灾评估方法

发布时间：2017-09-19 20:16

  本文关键词：基于决策者偏好DE算法的模糊聚类迭代洪灾评估方法

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【摘要】：权重的选择是各种洪水灾害评估模型中的一个关键而又难以确定的问题。根据现有主观赋权法和客观赋权法的特点,在差分进化(DE)算法的基础上,引入决策者偏好过滤掉不满足条件的个体,通过优化考虑决策者偏好的模糊聚类迭代模型获得洪灾样本的指标权重向量,结合洪灾损失样本特征值矩阵得出各样本的灾情综合评价值;然后依据灾情综合评价值与聚类矩阵求出各等级的特征值,并依此自动识别聚类矩阵中各行的类别属性;最后依据识别出的类别属性和各样本的灾情综合评价值,对洪灾样本在不同的决策者偏好下进行等级划分和灾情排序。以2013年四川省和1996年新疆的洪灾样本为例进行仿真试验,实现了不同决策者偏好下的洪灾等级评估,并为水利部门选择偏好类型提供了参考性建议。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;湖北工业大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 洪水灾害评估 决策者偏好 DE算法 模糊聚类迭代模型 灾情综合评价值
【基金】：国家自然科学基金项目(71401049) 长江科学院开放研究基金项目(CKWV2014213/KY;CKWV2014219/KY)
【分类号】：X43;TV87
【正文快照】： 洪水灾害给社会带来巨大的经济损失和人员伤亡,准确及时地对洪灾等级进行估定,可以为洪泛区政府及时制定救灾援灾方案提供依据。确定合理的指标权重是准确评估洪灾等级的基础也是洪灾评估模型中一个关键的问题。对各指标权重的设定直观地体现了决策者对某项指标的偏重程度。目，

本文编号：883709