基于组合赋权法的土地资源定级因素因子权值的确定
本文选题：熵权法 + 特尔斐法 ； 参考：《西安科技大学学报》2015年01期
【摘要】：在土地资源定级过程中,因素因子权值的确定直接影响着定级结果的准确性。为避免单一赋权法带来的误差,在研究常用的2种确定因素因子权重方法——特尔斐法与熵权法的基础上,提出了一种基于组合赋权法的土地资源定级因素因子权值的确定方法。该方法将特尔斐法与熵权法结合,首先分别使用特尔斐法、熵权法求出对应权值;然后建立合适的数学模型,并利用该模型计算特尔斐法、熵权法的系数;最终根据组合赋权法公式得出权值结果。研究表明,组合赋权法既避免了特尔斐法人为主观性过强的缺陷,同时又避免了熵权法无法体现决策者对不同因素的重视程度的缺点。该方法不仅反映了专家的理论知识与经验,也充分利用了收集到的客观样本数据,使因素因子权值的确定更加切合实际,从而使后续的土地资源定级结果更加合理。最后将该方法应用于甘肃省会宁县的土地资源因素因子权值的计算中,结果表明该方法比单一的特尔斐法或熵权法准确性更高。
[Abstract]:In the process of land resources grading, the determination of factor weights directly affects the accuracy of grading results. In order to avoid the error caused by the single weighting method, based on the study of two commonly used methods of determining the factor weight, the Delphi method and the entropy weight method, In this paper, a method of determining the factor weight of land resources grading based on combined weighting method is proposed. The method combines Delphi method with entropy weight method. Firstly, the corresponding weights are calculated by Delphi method and entropy weight method, and then the appropriate mathematical model is established, and the coefficients of Delphi method and entropy weight method are calculated by this model. Finally, the weight value result is obtained according to the formula of combinatorial weighting method. The research shows that the combined weighting method not only avoids the defects of Delphi legal person being too subjective, but also avoids the disadvantage that entropy weight method can not reflect the degree of attention given to different factors by decision makers. This method not only reflects the theoretical knowledge and experience of experts, but also makes full use of the collected objective sample data, which makes the determination of factor weights more practical and makes the subsequent land resources grading more reasonable. Finally, the method is applied to the calculation of the factor weights of land resources in Huining County, Gansu Province. The results show that the method is more accurate than the single Delphi method or entropy weight method.
【作者单位】： 西安科技大学计算机科学与技术学院;西安科技大学测绘科学与技术学院;
【基金】：陕西省教育厅科研计划项目(2013JK0850)
【分类号】：F301.2
【参考文献】
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，本文编号：1961204
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