湖泊营养物生态分区：中国东北的分区试验

湖泊营养物生态分区是实现湖泊富营养化分区控制的基础。论文以东北区为研究区域,从自然地理要素、生态系统和人类活动三方面建立指标体系,利用粗糙集方法确定各指标的权重,并据此计算栅格尺度湖泊营养物生态分区评价分值,并将其投影到小流域尺度上。在小流域尺度采用双约束空间聚类算法开展湖泊营养物生态分区。结果表明：①采用粗糙集方法,运用属性重要度确定各属性的客观权重,适合用于测算湖泊营养物生态分区指标体系中各指标的权重;②采用双约束空间聚类进行湖泊营养物生态分区,保证了分区结果在空间上的连续性和评价分值上的接近性;③可以将东北区分为大兴安岭北部山地区、小兴安岭山地-三江平原区、长白山山地区、松嫩平原区和辽东、辽西丘陵-辽河平原区。     

基于粗糙集的三峡库区支流水质富营养化模糊综合评价模型研究

三峡库区支流富营养化问题严重,由于数量较多,难以长期逐一开展监测。因此,以库区澎溪河流域3个断面2012年的数据为基础,建立不同指标对应的隶属度函数,通过粗糙集约简与主观因素确定指标权重,结合透明度(SD)、总氮(TN)、总磷(TP)、叶绿素a(Chl-a)、化学需氧量(COD)5个指标进行支流的富营养化模糊综合评价,同时比较采用修正的卡尔森营养状态指数法计算结果。结果表明:模糊综合评价结果更接近实际观测结果,效果优于修正的卡尔森营养状态指数法。因此该模型不仅可以为富营养化评价提供有效的方法,也可为库区的富营养化研究工作提供参考。     

粗糙集和熵权计算法在多因素指标评价中的应用

为了提高分析多因素指标评价中核心因素选取和权重计算的准确性,根据粗糙集处理数据的特点,以及熵权法计算权重的客观性,提出将粗糙集和熵权计算法结合进行核心因素选取和指标权重的计算。以土壤腐蚀多因素指标评价为例,针对其粗糙集应用中离散化数据时的失值问题,以及熵权计算法中无量纲化处理时标准的不统一,提出了土壤腐蚀等级的分类离散化方法和熵权计算法中无量纲化的同级变换公式,结果得到了2种方法计算数值的相互验证,增加了针对指标权重分析的应用性和可靠性。     

铁路专用线危险货物运输安全指标属性约简研究

为了对铁路专用线危险货物运输安全性进行科学合理的评价,系统分析了铁路专用线危险货物运输特征及影响因素,从“人、机、路、管”角度出发,构建了涵盖资质管理、安全设备设施、运输设备设施、安全管理4个层面的铁路专用线危险货物运输安全评价体系。针对指标间存在的冗余性问题,采用基于改进区分矩阵的粗糙集属性约简算法对评价体系进行精简,并以成都铁路局某条危险货物专用线进行实例研究。结果表明:托运人资质、安全监控系统等10项指标为属性约简后的重要风险因素。     

膨胀土路基水毁灾害及其粗糙神经网络预测

通过对膨胀土地质灾害的总结，提出了膨胀土路基水毁灾害的分类分级方法，并根据常用的地质灾害预测办法，指出膨胀土路基水毁灾害的预测是一个典型的非线性问题，当考虑降雨、干旱等气候因素耦合影响时，宜进行危险性点评估。提出了采用粗糙神经网络对膨胀土路基水毁灾害进行评价和预测的方法，并运用粗糙集理论确定了该神经网络的结构。同时，以某膨胀土路基水毁大型模型试验的数据为例，进行了灾害预测，结果表明，将粗糙神经网络运用于膨胀土路基的水毁灾害预测是切实可行的。     

大中城市水污染状况及治理措施研究

水污染是目前环境污染的主要问题之一,"保护水资源、控制水污染"是大中城市可持续发展的必要条件之一。基于粗糙集(Rough Set,RS)的统计方法能够进行有效的数据分析,通过属性约简可以压缩数据并便于找到关键因子。论文利用上海地区1995—2006年的工业水污染数据,建立了粗糙集属性约简模型,考察工业生产中的各种因素对城市污水排放量的影响,将19个属性因子缩减为3个主要因子,对简化后的因子与人口和经济发展做相关分析研究,提出大中城市的水污染防治的可行建议,有助于提高未来环境保护工作的效率。     

基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价及应用

本文依据建筑施工过程安全状态特征,从人、机、环境、管理四个方面进行分析,构建了建筑施工安全评价指标体系,并将粗糙集理论与人工神经网络模型两种方法相结合,建立了基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价模型,对建筑施工过程安全状况进行评价,即:首先通过专家评议同粗糙集理论相结合,对评价指标体系中的各指标进行约简,并确定影响建筑施工安全的核心因素;然后将经粗糙集约简后的评价指标采用人工神经网络方法进行处理和计算。通过实际应用验证表明,经过训练后的神经网络所得的预测值同理论值相近,证明此种评价模型能为建筑施工安全评价提供合理的依据。     

基于AHPRS的露天矿边坡稳定性影响因素权重的确定

在分析边坡稳定影响因素的基础上,选取重度、内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比6个影响边坡稳定的因素作为指标因子,提出利用层次分析法(AHP)和粗糙集理论(RS)相结合的方法(AHP-RS)进行指标权重的确定。经计算得出的指标权重按照从大到小的顺序排列为:内聚力、边坡角、内摩擦角、重度、边坡高度、孔隙压力比。AHP-RS作为一种主客观因素相结合的方法,能避免AHP的主观任意性及单独使用RS时出现权重为0的情况,所得结果能更准确地反映边坡的实际情况。     

基于粗糙集和加权灰色关联分析的岩爆预测

本文选取影响岩爆发生的五项指标作为岩爆预测的关键影响因素:最大主应力、单轴抗压强度、岩石点荷载强度、岩体完整性系数和弹性变形指数。通过采用粗糙集理论确定岩爆预测影响因素的权重,利用加权灰色关联分析对某工程的岩爆发生情况进行了预测。预测的结果与现场实际状况相吻合,说明运用该方法预测岩爆是合理的。     

基于变精度相容粗糙集的作战装备消耗预测研究

目的提升预测精度,提高作战装备保障部队的保障能力和保障水平,从而获得更高的军事经济效益。方法通过将变精度粗糙集和相容粗糙集相结合,研究实际保证任务的特点,以飞机装备为例,深入分析航空兵部队在不同环境、不同地区、不同战损等条件下执行任务所消耗的作战装备数量,减少不同因素之间的相互影响所产生的数据噪声。结果当在高原、沙漠地区执行战时装备保障任务时,该项作战装备消耗量大;在沿海地区执行战时装备保障任务时,该项作战装备消耗量小;在平原地区执行战时装备保障任务时,该项装备消耗量小甚至无消耗;在平原地区执行战时装备保障任务时,该项装备为高消耗。结论此方法有利于加强对战时装备预测的精准度,大大节省了装备的物流成本。