贝叶斯公式与模糊识别耦合方法在河流健康评价中的应用

发布时间：2017-10-21 12:31

  本文关键词：贝叶斯公式与模糊识别耦合方法在河流健康评价中的应用

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【摘要】：为准确评价河流的健康程度,提出了基于贝叶斯公式与模糊识别耦合方法,分析了单个河流健康评价指标属某个等级的概率,用最大似然分类准则判定单个河流健康评价指标的评价等级,引入组合赋权法与相对隶属度综合确定各指标的权重,并将其应用于某市周边6条河流健康评价中。结果表明,除河流Ⅰ的健康评价结果为0.734之外,其他五条河流的评价结果在[0.586,0.628]之间。这表明仅有河流Ⅰ的评价等级为良,河流Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ的评价等级均为中等,河流Ⅵ的的综合评价结果为0.586,评价等级为差,评价结果与实际情况相符。可见基于贝叶斯公式与模糊识别耦合方法合理、可行,不仅提高了河流样本集的权重精确度,且更好地处理了不确定信息。
【作者单位】： 河海大学水文水资源学院;安徽水利水电职业技术学院;
【关键词】： 贝叶斯公式 模糊识别 河流健康评价 评价方法 不确定性
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB417006) “十一五”国家科技支撑计划(2009BAC56B03)
【分类号】：X824
【正文快照】： 1概况某市及周边河网纵横交错,星罗棋布,全市共有市、镇、村三级河道3 699条,共计3 242km,承担着防洪排涝、农田灌溉、城乡供水保障和交通航运等重要功能。其中,丘陵山区多为溪流涧河,平原圩区为河网,河流密度约2.27km/km2。调查发现,随着沿岸经济快速发展,该市的河网及周边的

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本文编号：1073386