结构熵权灰色关联D-S证据理论的水库调度评价
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更新于2024-08-11
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"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。
2013-05-23 上传
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