水质评价中熵权对指标极差变化的敏感性分析

水质评价中熵权反映了各项评价指标对评价结果的影响程度.为分析熵权对指标极差变化的敏感性,采用VisualBasic编程和曲线拟合的方法,对单指标和多指标极差变化对权重的影响进行了研究.结果表明:在指标最大值、最小值不变的情况下,随着样本数的增加,各指标权重虽有变化,但变幅较小,可见小样本求得的熵权可以反映指标的重要性.当样本数确定时,仅改变单项指标的最大值或最小值,越小越优型指标的权重对最大值变化的敏感性大于对最小值变化的敏感性.多项指标同倍数增大时,2倍最大值是权重变化的特征点.     

改进模糊综合评价模型对岩溶山区茶叶产地土壤重金属污染评判

优化的模糊综合评价模型,有助于查明生态茶叶园区表层土壤(0～20 cm)重金属污染状况。以Hg、As、Cd、Pb、Cr、Cu为评判因子,运用最小相对信息熵原理,将污染物“超标倍数法”与“双权重超标赋权法”相结合,形成综合权重,对传统模糊综合评价模型进行了改进。接着对茶叶园区土壤重金属污染做了评判,并对比评判结果。结果表明,改进后的模糊综合评价模型,在计算评判因子权重时,综合土壤重金属浓度和毒理,评判结果更加合理;该茶叶园区土壤清洁率达38.81%、尚清洁率达61.19%,尚无土壤污染区。说明该茶叶园区土壤环境质量整体较好,满足无公害茶叶产地要求;对比评判结果,改进的模糊综合评价模型等级划分更加科学,评判结果客观。为优化岩溶山区茶叶区域布局提供参考。      

基于GIS的证据权重法在成矿预测中的应用--以甘肃省岷县-礼县地区的金矿预测为例

在深入了解甘肃省岷县—礼县地区金矿成矿特征的基础上，以地理信息系统(GIS)为平台，对该区进行成矿分析后认为中泥盆统李坝群、中泥盆统西汉水组和中石炭统下加岭组为成矿的有利地层组合；金矿床(点)多出现于花岗岩体外接触带距岩体边缘0．5～5．0km范围内的黑云母化蚀交带中；半径为1．61km的断层影响带为最佳的有利成矿的断层影响范围；Au—As—Ag—Sb—Pb为成矿的有利地球化学元素异常组合。利用GIS的空间分析功能，分别提取了上述各成矿有利因素，进而建立了证据权重模型，选择了地层、岩体、断裂、化探等11个证据因子。在此基础上，根据该区成矿概率的分布进行了成矿远景区的预测，共圈出了7个成矿远景区：Ⅰ．中川岩体北侧；Ⅱ．中川岩体东侧以及中川岩体与碌碡坝岩体所夹区域；Ⅲ．间井岩体南侧；Ⅳ．教场坝岩体南侧；Ⅴ.碌碡坝岩体西侧；Ⅵ．教场坝岩体东侧；Ⅶ．柏家庄岩体南侧。其中前4个远景区覆盖了几乎所有的已知金矿床(点)，而后3个远景区目前还未发现金矿床(点)，预测结果对于该区的进一步找矿具有一定的指导意义。     

基于GIS的证据权重法在内蒙古阿鲁科尔沁旗地区成矿预测中的应用

内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗地区地跨大兴安岭东坡、主峰、西坡3个成矿带,具有良好的成矿条件。在提取该地区的地质、物探、化探和遥感基础信息的基础上,以地质异常理论为指导,运用数理统计分析的方法和GIS技术,综合分析多源数据,提取不同的成矿信息标志,利用证据权重法对研究区进行成矿定量预测与评价。此次预测工作共选出15个证据因子层,对该地区以热液型矿床为主的有色金属矿产进行定量预测与评价,最终得出3个远景区。     

基于最小熵理论和未确知测度理论的泥石流敏感性分析

为了合理确定各影响因子权重,客观分析泥石流敏感性,基于最小熵分析原理和未确知测度理论建立泥石流敏感性分析模型。选取金沙江流域26条典型泥石流沟,确定9个主要影响因子,利用最小熵分析原理分析各因子对泥石流系统贡献率及权重,然后基于未确知测度理论计算各泥石流沟的多指标综合评价尺度向量,最后根据置信度识别准则确定各泥石流沟敏感度水平。将分析结果与已有成果进行对比可知,仅有7条泥石流沟敏感性结果有所差异。将评价结果与现场实际调查情况对比分析可知,22条泥石流沟的敏感度水平与泥石流实际发育情况相符,仅有4条沟评价结果偏于“保守”,因此,利用所提出的模型进行泥石流敏感度分析是十分有效的,并可对泥石流的防治提供合理的建议,可以在实际工程中推广应用。     

基于误差权重的站点降水订正预报方法研究

基于2018—2020年逐日修水国家基本气象站降水实况和模式降水预报数据,对ECWMF、NCEP、JMA、CMA-GFS、CMA-SH9等5种模式24 h及48 h降水预报进行了误差分析及检验。结果表明,总体上各模式24 h、48 h降水预报误差均以一个量级的正误差为主;各模式24 h降水预报误差小于48 h; CMA-SH9、JMA模式24 h、48 h预报误差均较小;总体上各模式24 h预报评分优于48 h;华东模式、日本模式24 h、48 h晴雨准确率均较高;CMA-SH9、ECMWF、NCEP模式24 h、48 h降水预报各量级风险评分均较高;JMA模式对24 h暴雨及以上量级降水可能具有一定的预报指示意义;总体上各模式24 h、48 h降水预报风险评分随量级增大而降低,空报率、漏报率随量级增大而增大;总体上各模式24 h、48 h小雨预报性能较优,中雨均易空报,大雨均易漏报,暴雨及以上降水均易空报与漏报。进一步通过引入滑动训练期,并基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方案对降水预报进行订正,且对订正预报结果进行了整体及分季节评估检验。结果表明,相对多数模式,经订正后24 h、...     

利用深度神经网络和先兆信号的江苏夏季降水客观预测方法

利用1961—2019年江苏省67个站降水量和气候指数数据集等资料,选取大气环流、海温和积雪等先兆信号的不同组合作为预测因子方案,通过对比不同机器学习方法对江苏省夏季降水开展预测试验。结果表明,深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）较传统统计方法和其他机器学习方法有一定优势,深度神经网络结合动态权重集合因子方案对江苏省夏季降水的预测技巧最高,其独立样本检验结果稳定,2015—2019年的平均PS评分为76.0,距平符号一致率为0.62,距平相关系数达0.35,尤其对江苏省中南部的预测技巧更高,具有业务应用价值。不同预测因子方案对比分析表明,大气环流因子在江苏省夏季降水预测中做主要贡献,而海温因子和积雪等其他因子也有正贡献,说明使用综合性预测因子以及集合方案有助于提升季节预测准确率。      

一种基于智能手机四向RSS指纹的室内定位方法

针对传统位置指纹匹配算法只能表征单一维度指纹点特征的问题,提出了一种基于智能手机四向接收信号强度(RSS)指纹的室内定位方法. 该方法通过离线阶段的数据采集、特征提取、接入点(AP)权重分配三个步骤提取了更丰富的指纹点信息,在线阶段使用改进的K最近邻(KNN)分类算法将测试点与指纹点匹配. 在操作系统版本为Android 10的智能手机上使用蓝牙传感器进行实验验证,随机选取30个测试点,得到的实验结果表明:1)四向RSS指纹优于传统的单向RSS指纹,在相同的实验条件下使用四向RSS指纹最高可降低13.4%的定位误差;2)使用四向RSS指纹结合提出的算法,平均定位误差在1.61 m,且响应时间在毫秒级.      

区域生态安全评价的熵组合权重属性识别模型

为合理地确定区域生态安全评价的指标权重,提出把指标的权重结构分为反映评价指标不同属性对生态安全等级的影响程度的主观权重,和反映各区域评价指标样本值差异信息对生态安全等级的影响程度的客观权重,可分别采用层次分析法和熵权法确定这些权重,再用最小相对信息熵原理把它们综合为组合权重;为体现单指标评价过程中的评价作用,提出用属性识别模型进行单指标评价的新思路;对组合权重值和单指标评价值进行相乘并累加,建立了区域生态安全评价的熵组合权重属性识别模型(AR-CWE)。结果说明:用AR-CWE既可利用指标中的专家主观经验信息,又可挖掘各区域评价指标样本值的客观差异信息,权重信息利用全面,评价结果合理,方法通用,在安全系统综合评价中具有一定的应用价值。