水质综合评价的基于熵权的灰色关联模型
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基于改进灰色关联分析法的汾河水质评价
随着城市化进程的不断加快,水污染问题日益突出,汾河水质评价成为了保护水资源、改善环境质量的重要依据。
为了更准确地评价汾河水质,采用灰色关联分析法对汾河水质
进行评价,结合改进方法,提高水质评价的准确性和可靠性。
对汾河的水质监测数据进行采集和整理,包括水质指标的测量值和评价等级。
在灰色
关联分析中,将水质指标作为高关联性因素,将不同水质指标之间的关联程度作为评价指
标之一。
然后,利用灰色关联度计算模型,对汾河水质进行评价。
传统的灰色关联度计算模型
使用的是白色噪声模型,而在改进方法中,可以采用自适应噪声模型,更好地反映出水质
指标之间的关联程度,提高评价的准确性。
接下来,根据灰色关联度计算结果,对汾河水质进行等级评价。
将灰色关联度值进行
归一化处理,然后根据预先设定的评价标准,划分水质等级。
等级评价结果不仅可以描述
汾河水质的现状,还可以为以后的水质改善目标提供参考。
分析汾河水质改善的关键因素,并制定相应的控制策略。
通过灰色关联分析,可以确
定影响汾河水质的关键因素,如污水处理、工业废水排放等。
在制定控制策略时,应优先
考虑这些关键因素,并采取有效的措施进行控制和改善。
地下水环境质量评价——基于粗糙集理论和灰色关联系数矩阵的TOPSIS模型许峰;秦成【摘要】提出用粗糙集(RS)理论的属性约简筛选地下水环境质量评价指标,通过主客观组合赋权确定各评价指标的权重,再利用理想解法(TOPSIS)和灰色关联度相结合的方法确定各样本的相对贴近度,从而建立了地下水环境质量评价的RS-TOPSIS 模型.将RS-TOPSIS模型应用于淮河流域某研究区的地下水环境质量评价,结果表明,13个采样点中水质为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类的采样点各有两个,其余各采样点为Ⅳ类,与未约简指标通过理想解法和灰色关联度相结合的评价模型得出的结果是一致的.【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2015(013)006【总页数】5页(P1097-1100,1109)【关键词】粗糙集;理想解法;灰色关联度;水质评价;淮河流域【作者】许峰;秦成【作者单位】中煤科工集团西安研究院有限公司,西安710054;中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆400039【正文语种】中文【中图分类】P641作为地下水环境保护和治理的一项基础性工作,地下水环境质量评价是进行地下水环境管理的重要手段之一。
随着测试手段和计算技术的发展,水质评价的方法也在日益增多,如:灰色关联法、模糊评判法、层次分析法、人工神经网络法[1-6]。
然而由于地下水环境质量评价指标繁多而带来的评价工作量大、计算复杂、评价主观性强;水质指标信息的如何最大利用以及水质评价中权重的确定,这些都是水质评价工作过程中所要面临和解决的问题。
针对上述问题,本文拟首先利用粗糙集理论中的属性约简方法对评价指标进行筛选,其次利用约简后的指标构成最初的评价矩阵并构造多指标问题的理想解,计算各方案与理想方案的灰色关联系数矩阵,以灰色关联系数矩阵作为新的决策矩阵,再利用TIOSIS法进行方案排序[7-12]。
通过对淮河流域某研究区进行实证研究,得出了比较合理的评价结果。
1.1约简思路水环境质量评价中多指标会导致评价工作的繁杂,因此需要在不影响评价结果的基础上,采用粗糙集理论对水质评价指标进行约简。
2021年第3期一级指标Ⅰ偿债风险(+)Ⅱ营运风险(+)Ⅲ盈利风险(+)Ⅳ发展风险(+)二级指标流动比率(-)速动比率(-)现金流量比率(-)资产负债率(+)现金比率(-)长期债务与营运资金比率(-)应收账款周转率(-)存货周转率(-)总资产周转率(-)总资产净利率(-)营业利润率(-)营业净利率(-)销售期间费用率(+)总资产增长率(-)净利润增长率(-)营业收入增长率(-)销售费用增长率(+)一、引言在日益复杂的审计环境下,重大错报风险的评估是财务报表审计的核心,影响了进一步审计程序的制定和实施。
黄冠华(2018)利用模糊综合评估法(FCE ),从模糊集合理论出发,使用隶属函数对非确定性的专家评语进行量化计算,对大数据背景下的审计风险进行科学建模与量化评估。
王扬、王岩(2019)运用网络分析法(ANP )和模糊综合评价法(Fuzzy )构建审计风险评估模型并进行实例分析,为新型审计模式顺利开展及审计风险管理提供借鉴。
吴国斌、李明燕(2020)基于层次分析法、专家打分法和模糊评价法构建评估模型进行重大错报风险评估,方便指导后续的实质性审计程序。
结合以上文献得出,目前比较普遍的审计风险评价方法为模糊综合评价法和层次分析法。
目前,重大错报风险的评价方法主要为层次分析法和模糊评价法,可以从定量的角度对重大错报风险进行评估。
模糊综合评价法实现了审计风险的量化评价,但专家打分的程序存在一定主观性;层次分析法可以用较少的指标数据完成审计风险的评价,更加简单快捷,但难以计算大量的统计指标数据,且权重界限确定模糊。
为了评价方法的科学合理性,本文提出熵权TOPSIS 和灰色关联度相结合的方法,对审计重大错报风险进行评估。
二、构建评价指标体系重大错报风险往往伴随着财务报告异常特征指标的波动,故分别从偿债风险、营运风险、盈利风险、发展风险四个方向选取指标,并在每个一级指标下选取若干二级指标,如表1所示。
其中,资产负债率越高,表示该企业为保持运营所背负的负债越高,企业资不抵债,审计风险可能较大;销售期间费用率、销售费用增长率越高,表明企业营销花费较高,可能存在资金行贿行为,审计风险较大。
基于改进灰色关联分析法的汾河水质评价1. 引言1.1 研究背景汾河是山西省的主要支流,水质问题一直备受关注。
随着工业化和城市化进程的加快,汾河水质逐渐受到污染,严重影响着周边地区的生态环境和居民的生活质量。
对汾河水体的质量进行科学评价,寻找水质改善的有效途径势在必行。
传统的水质评价方法存在一定局限性,对于受多个因素影响的水质评价难以准确反映。
需要借助于新的方法与技术进行水质评价,以提高评价的准确性和可靠性。
在此背景下,本研究旨在运用改进灰色关联分析法对汾河水质进行评价。
通过对水质监测数据的分析和处理,构建合适的灰色关联分析模型,探索水质优劣变化的趋势和规律。
结合实际案例,验证改进灰色关联分析法在水质评价中的应用效果,为汾河水质改善提供科学依据。
该研究具有重要的理论和实践意义,有望为解决汾河水质问题提供新的思路和方法。
1.2 研究目的本研究的主要目的是利用改进灰色关联分析法对汾河水质进行评价,旨在提高当前水质评价的准确性和可靠性。
具体目标包括:建立基于灰色关联分析法的汾河水质评价模型,通过对水质监测数据的处理和分析,探究各种因素之间的关联程度,从而实现对水质的全面评估;应用改进的灰色关联分析法对汾河水质进行实证评价,验证该模型在实际应用中的有效性和可操作性;对比分析改进的灰色关联分析法与传统的水质评价方法的差异性,明确其优势和局限性,为未来水质评价方法的改进和优化提供参考依据。
通过本研究的开展,旨在为改进汾河水质管理和保护提供科学依据,推动水环境保护工作的进一步发展和完善。
1.3 研究意义市场经济的发展对水资源的利用和管理提出了更高的要求,水质评价是水环境管理的重要工作之一。
随着汾河流域经济的快速发展和城市化进程的加快,汾河水质受到了严重的污染问题,给周边地区的生态环境和居民的生活质量带来了巨大的影响。
对汾河水质进行科学、准确的评价,有助于更好地了解水质状况,发现问题所在,制定有效的保护和治理措施,为汾河水环境的改善和保护提供科学依据。
基于改进灰色关联分析法的汾河水质评价改进灰色关联分析法是一种常用的水质评价方法,能够有效地评估水体的污染状况。
本文将利用改进灰色关联分析法对汾河水质进行评价,分析汾河水质的变化趋势,并提出相应的改善措施。
一、改进灰色关联分析法的原理改进灰色关联分析法是基于灰色系统理论的一种分析方法,它主要用于研究变量之间的关联程度和趋势变化。
该方法首先对水质数据进行预处理,然后计算各个指标之间的关联度,最终得出水质变化趋势和影响程度。
在这个过程中,对于缺失数据和不确定性,改进灰色关联分析法能够有效地进行处理,得到相对可靠的结果。
二、汾河水质评价的数据收集与处理为了对汾河水质进行评价,我们收集了近十年来的相关水质数据,包括pH值、溶解氧、化学需氧量、氨氮、总磷等指标。
接下来,我们对这些数据进行处理,先进行合理性检验和异常值处理,确保数据的准确性和可靠性。
然后,我们将数据归一化处理,以便于进行关联分析。
在进行改进灰色关联分析之前,我们需要确定水质指标的权重。
水质指标的权重可以通过专家打分法、主成分分析法等得到。
在本文中,我们采用主成分分析法获得权重,并结合实际情况进行修正。
通过对各个水质指标的权重进行计算,最终确定各个指标的重要程度。
接下来,我们将利用改进灰色关联分析法对汾河水质进行评价。
我们计算各个水质指标之间的关联度,并得到各个指标的关联度序列。
然后,根据关联度序列,我们可以得出汾河水质的变化趋势,并对其进行分析和解释。
四、汾河水质评价结果与分析经过改进灰色关联分析,我们得到了汾河水质评价结果。
我们对各个水质指标的关联度进行了计算,得出了各指标之间的关联程度。
然后,我们根据各个指标的权重和关联度,得出了汾河水质的变化趋势。
通过分析评价结果,我们发现汾河水质总体呈现下降趋势,尤其是化学需氧量和氨氮等指标严重超标,严重影响了水质的健康状态。
这提示我们,汾河水质存在较大的改善空间,需要采取相应的措施来改善水质状况。
五、改善措施与展望根据对汾河水质的评价结果,我们可以提出相应的改善措施。
地下水水质灰色关联评价方法
地下水是人类生活中不可或缺的重要水源之一,但由于人类活动和自然因素的影响,地下水水质受到了严重的污染。
为了评价地下水水质的灰色关联程度,我们可以采用灰色关联评价方法。
灰色关联评价方法是一种基于灰色系统理论的评价方法,它可以用来评价不确定性较大的系统。
在地下水水质评价中,我们可以将地下水水质的各项指标作为评价因素,通过计算各项指标之间的灰色关联度,来评价地下水水质的综合状况。
具体来说,我们可以先将地下水水质的各项指标进行标准化处理,然后计算各项指标之间的灰色关联度。
灰色关联度是指两个序列之间的相似程度,它可以用来评价两个序列之间的关联程度。
在地下水水质评价中,我们可以将各项指标的序列作为评价因素,通过计算各项指标之间的灰色关联度,来评价地下水水质的综合状况。
通过灰色关联评价方法,我们可以得到地下水水质的灰色关联度矩阵,从而评价地下水水质的综合状况。
在实际应用中,我们可以将地下水水质的灰色关联度矩阵与标准矩阵进行比较,从而评价地下水水质的优劣程度。
灰色关联评价方法是一种有效的地下水水质评价方法,它可以用来评价地下水水质的综合状况,为地下水水质保护和管理提供科学依据。
基于改进灰色关联分析法的汾河水质评价汾河是我国重要的饮用水源地之一,对其水质进行科学准确的评价对保护和管理水资源具有重要意义。
本文基于改进灰色关联分析法,对汾河水质进行评价。
评价指标:1. 总溶解氧(DO):反映水体中溶解氧的含量,是维持水生生物生存的重要指标。
2. 水温(WT):反映水体的热量状况,对水生生物的生产力和代谢活动有影响。
3. 化学需氧量(COD):反映水体中有机物的氧化程度,是评价水体有机污染程度的重要指标。
4. 高锰酸盐指数(CODMn):反映水体中易氧化有机物的含量,可间接评价水体中的有机物和氨氮等污染物的含量。
5. 氨氮(NH3-N):反映水体中氨和游离氨的含量,是水体中污染物的重要指标。
改进的灰色关联分析法:传统的灰色关联分析法是基于等比发展趋势和趋势形状相似的假设,但在实际水质评价中,水质参数的关联关系存在非线性和动态变化的特点。
本文提出了基于改进灰色关联分析法的汾河水质评价方法。
具体步骤如下:1. 收集汾河不同站点的水质监测数据,包括DO、WT、COD、CODMn和NH3-N等指标。
2. 对每个指标进行标准化处理,转化为相对变化量。
3. 构建灰色关联分析模型。
根据提供的水质指标数据,采用灰色关联分析法计算出关联系数,并将其转化为关联系数序列。
4. 根据关联系数序列,计算各指标之间的权重。
权重越大,表明指标与其他指标关联性越强。
5. 计算综合关联系数。
将各指标的权重和关联系数相乘,并求和得到综合关联系数。
6. 根据综合关联系数,对水质进行等级评价。
综合关联系数越大,水质越好;反之,水质越差。
通过以上步骤,可以得到汾河水质的评价结果。
根据实际情况,可以将评价结果划分为不同等级,如优、良、中、差等,便于对水质的管理和保护。
本文基于改进灰色关联分析法,对汾河水质进行评价,可以为水质管理和保护提供科学依据,并为水资源的可持续利用提供参考。
为了更准确评价汾河水质,还需要进一步研究和完善评价模型,提高评价结果的可靠性和可解释性。