结构熵权灰色关联D-S证据理论的水库调度评价

"这篇论文是2014年由许秀娟和牟浩发表在《水利与建筑工程学报》上的，探讨了如何运用结构熵权、灰色关联和D-S证据理论来综合评价水库的兴利调度。它旨在解决评价过程中不确定性信息的处理和决策的主观性问题，提供更合理的评价结果。" 正文: 水库兴利调度是水资源管理中的关键环节，它涉及到多个因素的复杂决策。在实际操作中，由于环境变化、数据不完整和专家意见差异，评价过程中往往存在大量的不确定性。针对这一挑战，本文提出的综合评价方法结合了结构熵权、灰色关联分析和D-S证据理论。 结构熵权法是一种客观赋权方法，它通过计算各个评价指标的信息熵来确定其权重。这种方法避免了传统主观赋权可能带来的偏见，使得权重分配更加科学和公正。在水库兴利调度的评价中，每个指标（如蓄水量、灌溉需求、发电效益等）的结构熵权反映了其对整体调度效果的重要性。 灰色关联分析则用于度量不同指标之间的关联程度，尤其是在数据模糊或不完全时。它能够评估各个指标的不确定性和相互关系，帮助识别影响调度效果的关键因素。通过计算各指标的灰色关联度，可以构建Mass函数矩阵，这一步骤为后续的D-S证据理论合成提供了基础。 D-S证据理论，又称为 Dempster-Shafer证据理论，是一种处理不确定信息的数学框架。在本文的上下文中，它被用来融合由灰色关联分析得到的不确信度信息，生成信度函数的量化结果。D-S理论允许合并来自不同来源的证据，即使这些证据可能冲突，从而提供一个更全面的决策依据。 通过实例应用，作者证明了这种结合方法能够有效地减少评价中的不确定性，提高评价结果的合理性与有效性。因此，该方法对于提升水库兴利调度的决策质量和效率具有重要意义，特别是在面临复杂和不确定的水文条件时。 这篇论文贡献了一种新的水库兴利调度评价框架，该框架结合了结构熵权的客观性、灰色关联的关联度量和D-S证据理论的不确定性处理能力，为水资源管理领域的决策支持提供了有力工具。