考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型研究

论文研究-考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型 本文研究的主要目的是为了解决洪水灾害评估中决策者偏好的影响问题。传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况，难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响。为了解决这个问题，本文将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况，并提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型。该模型通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中，将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束，并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解。 在该模型中，通过样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值，结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级，各等级内部样本依据灾情综合评价值排序。该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别，降低对最优隶属度矩阵的依赖性，使得排序结果更准确合理。 本文还将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料，验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果，灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理。 知识点： 1. 洪水灾害评估中决策者偏好的影响：决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响，传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况，难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响。 2. 模糊聚类迭代模型：模糊聚类迭代模型可以将决策者偏好的不等式约束转化为等式约束，并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解。 3. 权重向量的解析解：通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中，可以求出权重向量的解析解。 4. 灾情综合评价值法：灾情综合评价值法可以直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别，降低对最优隶属度矩阵的依赖性，使得排序结果更准确合理。 5. 模型应用：该模型可以应用于洪水灾害评估，验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果，灾情综合评WithValue法的排序结果比传统的类别特征值法更合理。 6. 样本特征值矩阵：样本特征值矩阵可以用于灾情综合评价值的计算，直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别。 7. 最优隶属度矩阵：最优隶属度矩阵可以用于确定各样本所属洪灾等级，各等级内部样本依据灾情综合评价值排序。 8. 松弛因子：松弛因子可以用于构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中，将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束。 9. 增广拉格朗日乘子：增广拉格朗日乘子可以用于将决策者偏好的不等式约束转化为等式约束，并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解。 10. 灾情评估方法：灾情评估方法可以用于洪水灾害评估，考虑决策者偏好的影响，可以提高评估结果的准确性和合理性。