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。     

一种基于AHP-RS的组合权重确定方法

在多目标综合评价和决策的过程中,指标权重的确定是其中一个重要的环节。分析目前广泛应用的主观赋权法和客观赋权法各自存在的不足,提出一种兼顾专家经验和客观信息的综合赋权法。应用粗糙集理论对原始数据进行挖掘,在数据离散化的基础上,根据属性依赖度原理,经过属性值特征化建立客观判断矩阵,结合层次分析法中的主观判断矩阵,通过建立Lagrange函数来确定组合判断矩阵的权重。实例应用表明,该方法能提高决策的准确性,具有实用性和推广价值。     

引入城市扩张干扰效应的生态服务价值化方法改进

城市扩张在规模上对自然环境空间造成挤压,在结构上加剧生境破碎化程度,且对其邻域的生态用地有负面影响,测算城市扩张引起的生态服务价值变化应考虑其干扰效应。以南昌市为研究区,首先测算生态服务价值变化,在此基础上,考虑不同建设用地类型的不同干扰效应,测算引入城市扩张干扰效应改进的生态服务价值,深入对比分析南昌市1995～2005年和2005～2015年间改进前后生态服务价值变化的差异。研究结果表明:(1)南昌市各城市扩张斑块的干扰强度总体较高。2005～2015年间的城市扩张干扰效应明显比1995～2005年间的城市扩张干扰效应高,城市扩张的生态成本在增加;(2)城市扩张斑块干扰效应的空间分布差异明显,周围的耕地、林地和水域面积比例较大的城市扩张斑块的干扰效应较高;(3)基于改进方法评估的城市扩张引起的生态服务价值变化大于改进前方法评估的生态服务价值变化,不同的邻域组成,不同来源类型的城市扩张斑块的生态服务价值变化差异明显。研究结果有助于科学合理度量城市扩张引起的生态系统服务价值变化,并为城市扩张生态成本的测算提供科学的支撑。     

基于粗糙集的系统综合评价指标赋权法研究

介绍了多种确定权重的方法,给出了各种分类方法的优缺点,利用粗糙集的不可分辨关系、上下近似、属性约简、属性依赖性等性质,探讨了一种新的赋权法粗糙集赋权法,该模型剔除了冗余的指标,更加客观地评价了指标的重要程度,为系统综合评价中确定指标权重提供了一条新途径.     

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。     

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。     

信息融合技术在火灾探测中的应用研究

为减少火灾探测中的误报警,基于信息融合技术对火灾传感器输出的信息进行处理。充分利用火灾探测系统的在线和离线数据,采用改进的主元分析法(PCA)、粗糙集(RS)理论、支持向量机(SVM)等3种方法的融合与互补,通过对系统的输入数据进行简化,消除原有信息的各分量之间的相关性,降低特征信息维数;实施最优最小约简,特征提取优化;构造自适应核函数,确定最优分类超平面,进行样本训练,获得火灾探测结果。从数据级、特征级、决策级3个层次上实现火灾信息融合。结果表明:该方法减少了融合过程中的信息损失,降低了计算的复杂性,有效地提高了火灾探测系统的可靠性和准确度。     

基于RS-SVM模型的煤与瓦斯突出多因素风险评价

为挖掘瓦斯突出风险与煤矿开采中各影响因素间的关系,应用支持向量机(SVM)理论从模式判别角度分析瓦斯突出风险与各地质因素组成的特征向量间的判别关系,基于粗糙集(RS)理论对待分析数据进行知识约简,提取核心判别指标,建立基于粗糙集-支持向量机(RS-SVM)的瓦斯突出风险判别模型。研究结果表明,RS知识约简方法可以很好地对原始数据中的冗余指标进行约简,通过对约简后指标数据进行SVM回归分析,可对煤与瓦斯突出模式进行很好的判别,所建立的瓦斯突出风险判别模型较一般SVM模型具有更高的预测精度,同时指标约简过程降低SVM运算中的复杂度,提高运算效率。     

可靠性数据在民机故障诊断中的应用研究

可靠性数据是故障统计历史信息的记录,数据内隐含着大量对维修人员排故具有指导意义的信息,为达到提高工作效率,减少排故时间,以保证航班正点运营的目的,提出将可靠性数据应用于民机故障诊断的计算模型。利用从可靠性报表中收集到的数据对某航空公司主力机型A320-200飞机的空调系统常发故障进行诊断,首先用粗糙集(RS)对8个可能导致温度控制组件超温故障的部件进行分析,初步总结出3个故障源,然后计算综合故障概率,最后用Weibull分布验证以上诊断结论。结果表明,该法的引入能实现故障源的精确定位,并在实际中成功排故,大大缩短维修时间。