区间直觉模糊网络分析法及其在地下水脆弱性评价中的应用

发布时间：2021-12-30 01:43

　　地下水脆弱性评价是一个经典的多属性决策问题。在地下水脆弱性评价中,评价属性间往往存在依赖性和反馈性,并且决策者给出的评价属性偏好信息往往呈现较强的模糊性。网络分析法是一种考虑决策属性间依赖性和反馈性的多属性决策方法。区间直觉模糊偏好信息在刻画偏好信息模糊性上更加贴近决策者的真实表达。因此,研究基于区间直觉模糊偏好信息的网络分析法,无疑为地下水脆弱性评价提供了一个新的研究思路。本文针对地下水脆弱性评价的特点,将区间直觉模糊偏好信息引入网络分析法,分别构建了完整区间直觉模糊网络分析法、残缺区间直觉模糊网络分析法、混合区间直觉模糊网络分析法,并将提出的方法应用于邯郸市地下水脆弱性评价中,具有较强的的理论意义和应用价值。本文的主要内容如下:第一,提出了完整区间直觉模糊网络分析法。首先给出了完整区间直觉模糊偏好关系的定义,并基于Me测度给出了其积性和近似积性一致定义;其次,构建了相应的权重向量优化模型,并基于参数分解法求解了该模型;最后,给出了网络层超矩阵的计算步骤,建立了完整区间直觉模糊网络分析法算法流程。第二,提出了残缺区间直觉模糊网络分析法。首先给出了残缺区间直觉模糊偏好关系的定义,并基于... 

【文章来源】：河北工程大学河北省

【文章页数】：111 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1层次分析法流程图

网络分析法流程图

第2章理论基础15图2-3网络分析法结构图Fig.2-3StructurechartofANP步骤2：建立准则层和网络层判断矩阵1.ANP建立准则层判断矩阵与AHP建立判断矩阵的方法一致，此处不再赘述。2.ANP建立网络层判断矩阵与建立准则层判断矩阵不同，在准则层中建立判断矩阵通常使用直接优势度进行比较，即两个元素相对于同一准则的重要程度进行比较。而建立网络层判断矩阵通常使用间接优势度进行比较，即两个元素相对于第三个元素的影响程度进行比较。在建立网络层判断矩阵需要分别建立元素簇之间的判断矩阵和元素之间的判断矩阵，其中，建立的判断矩阵均满足等式（2-12）所表示的性质。步骤3：求解准则层和网络层权重向量1.ANP中求解准则层权重向量与AHP求解权重向量的方法一致，此处不再赘述。2.ANP中求解网络层优先级权重向量主要分为三个部分：建立超矩阵、建立权矩阵以及建立极限加权超矩阵。对元素簇中的元素相对于另一个元素簇中的元素所构建的判断矩阵求解最大特征根max以及最大特征根max所对应的特征向量。并对所求得的所有特征向量进行汇总后，构成超矩阵。对元素簇相对于另一个元素簇所构建的判断矩阵求解最大特征根以及最大特征根所对应的特征向量。并对所求得的所有特征向量进行汇总后，构成权矩阵。将超矩阵加权后，形成加权超矩阵，进而对其求极限，形成极限加权超矩阵。步骤4：判断矩阵一致性检验在ANP中，判断其一致性的方法与AHP判断矩阵的一致性检验方法相同。步骤5：层次总排序及一致性检验

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AHP的DRASTIC模型对莱州地区地下水脆弱性研究[J]. 杨宁,陶志斌,高松,王元峰,于林弘.  地质学报. 2019(S1)
[2]基于改进的DRASTIC模型对香溪河典型岩溶流域地下水脆弱性评价[J]. 贾晓青,刘建,罗明明,周宏.  地质科技情报. 2019(04)
[3]基于AHP-DRASTIC评价模型的无锡市潜水污染风险评价[J]. 李亮,王敏,邢怀学,葛伟亚,贾军元,余成.  合肥工业大学学报(自然科学版). 2019(03)
[4]基于DRASTIC模型的地下水脆弱性评价综合赋权研究[J]. 胡旭东,聂晶晶,梅红波,李远远,任晓杰,李梦迪.  节水灌溉. 2019(02)
[5]基于误差分析的区间直觉模糊集多属性群决策方法[J]. 要瑞璞,尹鑫.  统计与决策. 2018(15)
[6]基于区间直觉模糊集的科技成果转化匹配决策模型[J]. 杨庆,张再生,尤欣赏.  统计与决策. 2018(09)
[7]基于ANP-GIS的长春市城市建设用地生态适宜性评价[J]. 王宪恩,丁炎军,王硕.  水土保持研究. 2018(03)
[8]基于区间直觉模糊集的基础设施项目可持续性评价方法[J]. 孟俊娜,周志浩,于利爽,刘炳胜.  模糊系统与数学. 2018(02)
[9]区间直觉模糊集的相似性测度及其应用[J]. 谢建明,刘三阳.  数学的实践与认识. 2018(04)
[10]基于地下水流数值模型的改进DRASTIC方法[J]. 周超,邵景力,崔亚莉,张秋兰.  水文地质工程地质. 2018(01)

博士论文
[1]不确定信息环境下多准则群决策方法研究[D]. 贾凡.山东大学 2017
[2]水质型缺水区地下水防污性能评价与防治研究[D]. 李贵明.中国地质大学（北京） 2009

硕士论文
[1]地下水污染风险评价及预警模型研究[D]. 马晋.成都理工大学 2019
[2]DRASTIC模型与ArcGIS结合的地下水脆弱性评价[D]. 陈浩.中国地质大学(北京) 2018
[3]绵竹市平原区地下水脆弱性评价[D]. 孙为奕.成都理工大学 2017
[4]成都市地下水脆弱性评价[D]. 罗婷.成都理工大学 2016
[5]基于改进DRASTIC模型、GIS和层次分析法（AHP）的地下水U（VI）污染风险评价研究[D]. 江海浩.南华大学 2015
[6]基于改进DRASTIC方法的淮河流域平原区浅层地下水脆弱性评价研究[D]. 喻光晔.南京大学 2014
[7]邯郸市地下水易污性评价及防治对策研究[D]. 孙闪闪.西南交通大学 2012
[8]龙口市平原区地下水脆弱性研究[D]. 张欣.山东大学 2009
[9]地下水环境脆弱性的研究[D]. 雷静.清华大学 2002



本文编号：3557230