基于模糊神经网络的环境质量评价方法研究
模糊综合评价方法及其应用研究
模糊综合评价方法及其应用研究一、本文概述本文旨在探讨模糊综合评价方法及其应用研究。
我们将对模糊综合评价方法进行概述，阐述其基本原理和特点。
接着，我们将深入探讨模糊综合评价方法在各种领域中的应用，包括但不限于企业管理、环境评估、医疗卫生等。
通过对实际案例的分析，我们将展示模糊综合评价方法在解决实际问题中的有效性和实用性。
我们还将对模糊综合评价方法的未来发展进行展望，以期为其在更多领域的应用提供参考和借鉴。
通过本文的研究，我们希望能够为相关领域的研究者和实践者提供有益的启示和帮助。
二、模糊综合评价方法理论基础模糊综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，简称FCE）是一种基于模糊数学理论的评价方法，旨在解决那些难以用精确数学语言描述的问题。
这种方法最早由我国学者汪培庄于1983年提出，现已在多个领域得到了广泛应用。
模糊综合评价方法理论基础主要包括模糊集合理论、模糊运算规则和模糊关系矩阵。
其中，模糊集合理论是该方法的核心。
它允许在元素对集合的隶属程度不唯不精确的情况下进行定量描述，从而突破了传统集合理论中元素对集合的隶属关系必须明确的限制。
在模糊综合评价中，评价对象通常被视为一个模糊集合，而评价因素则构成该集合的多个子集。
每个子集都有一个隶属函数，该函数描述了评价对象在不同因素下的隶属程度。
通过对隶属函数进行计算和分析，可以得出评价对象在各个因素上的综合评价结果。
模糊运算规则是模糊综合评价方法的另一个重要组成部分。
它定义了模糊集合之间的运算方式，如并、交、补、差等，使得我们能够根据实际需求进行模糊集合的组合和转换。
模糊关系矩阵则用于描述评价对象与评价因素之间的模糊关系。
该矩阵中的元素表示评价对象在不同因素上的隶属度，是进行模糊综合评价的重要依据。
模糊综合评价方法理论基础包括模糊集合理论、模糊运算规则和模糊关系矩阵。
这些理论和方法为我们在复杂系统中进行综合评价提供了有效的工具。
2.水质评价与模糊综合评价法
5)迄今没有一个被大家公认通用的、具有可比性的水 质综合评价数学模型。各地各部门在进行水质评价时, 选用模型的任意性很强,评价的结果不便于与其它地区 水质状况进行比较,因而也不能准确反映本地的相对污 染状态,国家难以全面掌握水环境污染的时空分布态势, 其结果难以被公众接受,达不到水质评价的目的。1999 年12 月在广州召开的全国综合评价技术研讨会提出, 要把水环境综合评价方法的统一和改进问题作为目前 需要重点解决的问题之一。 6)缺乏比较客观的确定环境因子权重的量化方法。除 人工神经网络评价法外,其它各种方法的评价结果无疑 都受权重影响很大,权重的研究是一个重要的课题。在 多因子的水质综合评价中, 各因子对环境污染的贡献 是不同的,而目前缺乏统一的客观的定权方法,这对评 价结果的可比性影响较大。
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吕兰军、徐祖信、李俊莉运用各种指数法进行 水环境质量评价，并提出改进意见和一种全新 的河流指数评价方法，它既可以比较分析同一 类水质指标在同一级别中的差异，又可以在不 同类别水质指标中比较分析水质的污染程度； 汪家权、沈时兴把多种评价方法相结合，构建 新的评价模型应用于水质评价中，李如忠对水 质评价模型进行了综述；宋军继分析了城市环 境与水的关系以及城市水环境面临的问题，在 此基础上提出了城市水环境发展的应对策略。 由上可见我国关于河流、湖泊水环境质量评价 和水质评价方法的研究相当活跃，使得水环境 质量评价研究进入快速发展时期。
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3.灰色评价法
水质的监测数据都是在有限的时间和空间范围内获得的，因 而信息是不完全或不确切的，故可将水环境系统视为一个灰 色系统，即部分信息已知，部分信息未知或不确知的系统， 这一原理应用于水质综合评价中的基本思路是：计算水体水 质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度，然后根据 关联度大小确定水体水质的级别。对处于同类水质的不同水 体可通过其与该类标准水体的关联度大小进行优劣比较。 灰色评价法主要有灰色聚类法、灰色关联法、灰色模式识别 法、等斜率灰色聚类法、区域灰色决策法、加权灰色局势决 策法、梯形灰色聚类分析法、灰色局势决策法、灰色贴近 度法等。
基于模糊RBF神经网络的地表水环境质量评价
２ ０ １ ３年１ １ 月
水 力 发 电
基 予 模 糊 ＲＢ Ｆ 种 经 网 络 的
地 表 水 环统质量 评价
孙 旺 旺 ，任 传 胜 ，朱 春 伟
（ 中 国科 学技 术 大 学 工 程 科 学 学 院 ，安 徽 合 肥 ２ ３ ０ ０ ２ ６ ）
摘 要 ：针 对 现 有 水 质 评 价 方 法 评 价 结 论 过 保 护 、存 在 人 为 因 素 影 响 、表 达模 糊信 息 能 力 弱 等 问题 ，结 合 模 糊 评 价
ｅ ｖ ｌｕ ａ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｈｕ ａ ｉ ｈ ｅ Ｒｉ ｖ ｅ ｒ ｉ ｎ Ａｎ ｈ ｕ ｉ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｉ Ｓ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ
ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ， ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｎ ｅ ｗ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ． Ｔ ｈ ｅ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｉ ｎ ｍ ａ ｎ ｙ ｍ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｓ ｉ ｔ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｈ ｕ ａ ｉ ｈ ｅ Ｒ ｉ ｖ ｅ ｒ
ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌｉ ａ ｔ ｙ ｏ ｆ ｍｏ ｄ ｅ １ ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｗｏ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｈ ａ ｖ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｅ ｖ ｌｕ ａ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ
模糊综合评价法讲解
B1=(0.46,0.18,0.12,0.12,0.12) B2=(0.17,0.17,0.42,0.12,0.12) 若规定评价“好”“较好”要占50%以上才可晋升， 则此教师晋升为教学型教授，不可晋升为科研型教
是由一个指标实际值来刻画，因此从这个角度讲，
模糊综合评价要求更多的信息），ri 称为单因素评
价矩阵，可以看作是因素集U和评价集V之间的一种 模糊关系，即影响因素与评价对象之间的“合理关
系”。
在确定隶属关系时，通常是由专家或与评价问题 相关的专业人员依据评判等级对评价对象进行打分
，然后统计打分结果，然后可以根据绝对值减数法
1.80 1.93 0.87 1.12 1.21 0.87 0.89 2.52 0.81 0.82 1.01
A＝（0.2，0.3，0.5）
专家评价结果表
由上表，可得甲、乙、丙三个项目各自 的评价矩阵P、Q、R：
0.7 0.2 0.1 P 0.1 0.2 0.7
0.3 0.6 0.1
0.3 0.6 0.1 Q 1 0 0
0.7 0.3 0
0.1 0.4 0.5 R 1 0 0
0.1 0.3 0.6
例3：“晋升”的数学模型，以高校教师晋 升教授为例
因素集：
U={政治表现及工作态度，教学水平，科 研水平，外语水平}；
评判集：
V={好，较好，一般，较差，差}；
（1）建立模糊综合评判矩阵
当学科评审组的每个成员对评判的对象进 行评价，假定学科评审组由7人组成，用打分 或投票的方法表明各自的评价
环境质量评价方法
（Individual Air Quality Index，简称
IAQI）。利用空气质量指数可以直观地评价大气 环境质量状况并指导空气污染的控制和管理。
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（一）大气质量评价
环境保护部于2012年2月29日批准《环境 空气质量指数（AQI）技术规定（试行）( HJ
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空气质量指数及相关关系
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（一）大气质量评价
由上表可知，当SO2 24小时平均浓度 为76μg/m3时， SO2空气质量指数为102， 空气质量指数级别为三级，类别为轻度污染。 按照标准，IAQI大于100为超标污染物，可 知， SO2 24小时平均浓度超标。
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（一）大气质量评价
值得一提的是该标准重要更新之一：新增污 染项目指标颗粒物(粒径小于等于2.5μm)，即 通常所称的PM2.5。
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（二）水质污染评价
1、单因子污染指数法
计算公式为：
Ci Ii Coi
式中， Ii为水体中污染物i的环境质量指数；Ci为 污染物i的实测浓度； Coi为污染物i的评价标准 值。
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（二）水质污染评价
2、K法和P法
目前我国用的水质评价方法是综合污染 指数(K)法及水质质量系数(P)法。
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（二）水质污染评价
Ci
为污染物i的实测质量分数(mg· kg-1)；
kg-1)。 Si 为污染物i的评价标准(mg·
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（三）土壤污染评价
2．内梅罗综合污染指数。计算公式为：
P综 =
C
i
Si
max
Ci Si 2
av
式中，P 为某地区的综合污染指数； 综
基于模糊神经网络的汉江水质评价
水 污染 控制规 划就是 在基本查 清污染物 排放 、 质现状和水 文水 水 力学特性 的条 件下 ， 通过试验获得 相关参 数 ， 并通过水质数学模 型预测 规划水平年 的水体 水质 ， 在保证水质 达到规划水质级别 的前提 下 ， 合理 安排各污染源 污染 物的排放 ， 并对 污染控 制方案进行研究 ， 出技术 经 提 济可行的最佳实用方 案， 为相 关部门的决策提供科学依据 。 水质评 价是 根据水 质评价 标准 和水质检 测样本 各项指 标值， 过 通 定 的数学模型来确定样本的等级 。水质评价常用 的方法包括单因子评 价法 、 污染指数法 、 主分量分析评价法 、 指数 评价法 、 综合 模糊数学评 价 法、 灰色评价法 、 物元分析评价法 、 人工神经网络” 和支持向量机 。 从 模糊水 文学 的观 点来看 ， 质 的清 洁与污染这 一对立 的概念之 水 间， 在划 分过程 中并不存 在绝 对分明 的界 限， 具有 中介 过渡性 。这是客 观存 在着 的模 糊概念 。用模糊 理论与方法 ， 比传统评 价方法更 符合现 象 的实际 ， 能使 水质评 价的理论 与方法建立 在 比较严谨 的数学逻 辑基 础上 ； 而人 工神经 网络是一种新颖 的数学 建模方法 ， 具有非线性 映射 、 并行 性 、 自适应 、 自学 习和容错 性等能 力， 能够解 决属 于模式设别 的水 质评价 问题 。所以 ， 本文用神 经网络来构造模糊 系统 ， 利用 神经网络 的 学习方法 ， 根据输人输 出样本来 自动设计和调整模糊系统 的设 计参数 ， 实现模糊系统 的 自学 习和 自适应功能 ， 实现汉江水质 的评价 。 ２模糊神经 网络评价模型 ． ２１ ．模糊数学与神经 网络 模 糊数 学 由美 国控制 论专 家 ＬＡ＿Ｌ ＿ 手 德教 授所创 立 ， 是运 用数学 方 法研究和处理 模糊性现象 的一 门数 学新 分支。它 以“ 模糊集合 ” 为基 论 础。模 糊数学 提供 了一种 处理不 肯定 性和不精 确性 问题 的新方法 ， 是 描述人脑 思维处理 模糊信 息的有力工 具。它既 可用于 “ ” 硬 科学方 面 ， 又可用于“ 科学方 面。 软” 神经网络 （ｅ ｒｌｅｗ ｒ， 写 Ｎ ， 一种 模仿生物神经 网络 的结 ｎ ｕａ ｔｏｋ 缩 ｎ Ｎ）是 构 和功能的数学模 型或计算模型 。神经 网络由大量的人工神经元联结 进行计 算。大多数情 况下人工神经 网络能 在外 界信息的基础上改变 内 部 结构 ， 一种 自 应系统 。现代神经 网络是一种 非线性统 计性数据 是 适 建模 工具 ， 常用来对输 入和输 出间复杂 的关 系进行建模 ， 或用来探索数 据 的模 式。 本 文采用 由前两 次学 习步长来决定本次学 习步长的方法加速 网络 的收敛 速度并 增强稳定性 ， 传递 函数作适 当调整 ， 对 并将 ３ 层结构改 为 ５ 。按 照学习规则进行学 习 ， 到达到预先规定的精度或者达到最大 层 直 训练次数 才停 止学习 。 ２２ ．模糊 神经网络 （） １ 网络 结构 般 模糊神经 网络Ｉ １ １６ ５１ － 有输入层 、 隐含层 、 化层 、 模糊 模糊推理层 和 解模 糊层 。如果不采 用等效处 理直接设计 为每层都 是全链接 ， 则网络 复杂 、 庞大 ， 导致模型训练时不易收敛 。本文 中使用结构 如图 １ 示。 所
环境质量评价方法
Ci
Si
av
为土壤污染物中污染指数平均值。
A
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（四）环境质量综合评价
1．环境质量综合指数(PI综合) 环境质量综合评价是建立在大气、地面
水、地下水和土壤等环境质量评价的基础上进 行的。采用迭加法，求出环境质量综合指数 (PI综合)： PI综合= PI地面水+ PI地下水+PI大气+ PI土壤+。。
A
2
引子
2011年12月4日19时，美使馆监测到的北京PM2.5 瞬时浓度为522ug/m3，对应空气质量指数(AQI)为上 限值500，健康提示为“指数以外”。
美使馆监测到的PM 2.5浓度数值，通过一定的公 式转换为AQI指数，对应地作出空气质量评价。其中， 污染最严重的等级为AQI达到301～500，对应的空气 质量评价为H (危险的)，而500就是AQI的最高值。
环境质量评价方法
A
1
前言
环境质量(environmental quality)一般是 指一定范围内环境的总体或环境的某些要素 对人类生存、生活和发展的适宜程度。
环境质量评价(environmental quality assessment)，按照一定的评价标准和评 价方法对一定区域范围内的环境质量进行说 明、评定和预测。
c i 1 oi
式中：ci——各种污染物的实测含量； coi——地面水中各种污染物浓度的最高
允许标准
A
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（二）水质污染评价
（2）综合污染指数（K）：其计算式如下：
K n ck ci
i 1
coi
式中：ck——根据具体条件规定的水体各种污染物 浓度的统一最高允许标准。即为权重校正因子。
常用水环境质量评价方法分析(白云鹏陈永健)陈永健的个人资料
常用水环境质量评价方法分析（白云鹏陈永健）陈永健的个人资料水环境质量评价，就是通过一定的数理方法与手段，对某一水环境区域进行环境要素分析，对其作出定量描述通过水环境质量评价，摸清区域水环境质量发展趋势及其变化规律，为区域环境系统的污染控制规划及区域环境系统工程方案的制定提供依据。
1．指数评价法指数评价法可分为单因子污染指数法和水质综合污染指数法，单因子污染指数表示单项污染物对水质污染影响的程度，水质综合污染指数表示多项污染物对水质综合污染的影响程度。
1．1单因子污染指数法单因子污染指数法是将某种污染物实测浓度与该种污染物的评价标准进行比较以确定水质类别的方法。
即将每个水质监测参数与《国家地面水环境质量标准》(GB3838—2002)进行比较，确定水质类别，最后选择其中最差级别作为该区域的水质状况类别。
1．2水质综合污染指数法水质综合污染指数法是指在求出各个单一因子污染指数的基础上，再经过数学运算得到一个水质综合污染指数，据此评价水质，并对水质进行分类的方法。
对分指数的处理不同，决定了指数法的不同形式，有诸如简单迭加型指数、算术平均型指数、加权平均型指数、罗斯水质指数、内梅罗指数、黄浦江污染指数、豪顿水质指数等。
单因子污染指数只能代表一种污染物对水质污染的程度，不能反映水质整体污染程度；综合污染指数法是对整体水质做出的定量描述，这样的评价结果只能定性地说明污染程度是轻、严重还是非常严重，不能确定其功能类别为几类。
但是，只要项目、标准、监测结果可靠，综合评价在总体上是可以基本反映水体污染性质与程度的，而且便于同一水体在时间上、空间上的基本污染状况和变化的比较，所以现在进行水质污染评价时常采用这种方法。
2．基于模糊理论的水环境评价法由于水体环境本身存在大量的不确定因素，各个项目的级别划分、标准确定都具有模糊性。
因此，模糊数学在水质综合评价中得到广泛应用。
具有代表性的方法有：模糊综合评判法、模糊概率法、模糊综合指数法等，其中应用较多的是模糊综合评判法，这种方法根据各污染物的超标情况进行加权，但污染物毒性与浓度不成简单的比例关系，因此，这种加权不一定符合实际情况。
基于GIS的地质环境评价研究
２０ ０ ７年 １ ２月第 ２ ７卷第 ４期
四川地质 学报
Ｖ １２ ｏ４Ｄ ｃ 。０ ７ ｏ．７Ｎ ． ｅ ．２０
基 于 Ｇ Ｓ的 地 质 环 境 评 价 研 究 Ｉ
李娜 ， 高德政
（ 西南科技大 学环境 与资源学院，四川绵 阳 ６ １１） ２００
遥感 统计 方法
人 工智 能方法
Ｉ
Ｉ
评价 结果分 析
ｌ Ｉ Ｉ
及灾区卜 【害 在 分 灾 潜 害 图＿
成
果
— — 地 境 与及 与 质治保决 环理护策
决
策
显
支
空 分 图 卜 示 间析 件 ＿
输 出
持 ＿ 地 源 护利 及 策 务 ＿ 资保 与 用 决服 ｛ 土
地质环境评价是按照一定 的原则和方法 ， 对环境质量的优劣程度进行定性与定量描述 。其 内容十分广 泛， 方法多种多样 。目前国内外常用的环境质量评价方法 主要有综合指数评价法、 专家评价法 、 热力学分析 评价法 、 主分量分析评价法、 模糊数学评价法等。ＧＳ Ｉ 方法具有强大的空间数据管理和空 间分析能力。利用 ＧＳ Ｉ 对研究区内的各种空间数据、 属性数据进行管理 ， 完成与评价相关参数 的提取和评价单元 的划分 ， 利用 ＧＳ Ｉ 分析模型与其他应用模型相结合 ， 对研究区进行评价； 利用 ＧＳ Ｉ 开发平 台， 开发地质环境信息系统 ， 以利 于相 关部 门对环境 的管理 与规 划 。
杂 ， 统手 段不 易 实现这 一过 程 的模 拟 。运 用 ＧＳ技 术 可 真 实 再 现空 间地 质 实体 ； 传 Ｉ 可根 据 地 质 环 境 评 价 特 点 ， 立地 质环 境 评价 ＧＳ系统 。其 结构 框架 如 图 １ 建 Ｉ 所示 。
基于因子分析和聚类分析的生态环境质量评价
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｃ －ｎ ｉｏ ｍｅ ｔｑ ａｉ ｓｅ ｓ ｎ ｔ ｄ ｎ ｅ ｏ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ｕ ｌ ｙ ａ ｓｓ ｍｅ ｔ ｔ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｔ ｒ ａ ｄ ｃｕ ｔｒｎ ｎ ｌｓｓ ａ ｅ ｎ ｆ ｃｏ ｎ ｌｓｅ ｉ ｇ ａ ａｙ ｉ
Ｔ Ｇ ｉ， ＡＮ Ｚ
其中因子分析法因具有严谨 、适 用性强等特点而 得到广泛应用．通过 因子分析 可以得到生态环境
个大连市乃至辽东半岛地区的生态安全问题． 庄河
市正面临着建设 “ 大大连 ” 振 兴东北老工业基 和“ 地” 的发展机遇 ， 怎样把经 济发 展与环境保护 、 生
质量的综合得分 ，同时利用聚类分析方法可确定 生态环境 质量 的评价 等级 Ｊ ．这两种方法相互
ｇ ｉ ｏ ｏ ｅ ｔｓｏｅ ｏ ｌ ｔｅ ｆｃｏｓｏ ａ ｈ ｖｌ ｇ ｎ ｏ ． Ｃ ｒ ｅ ｕ ｌｓｅ ｎ － ａｎ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｃ ｒｓｆｒａｌ ｈ ａ ｔｒ ｆｅ ｃ ｉａ ｅａ ｄ ｔｗｎ ｌ ａｒ ｓｏ ｔ ｕ ｔｒ ｇａ ｉ ｃ ｉ
ｎ ｌ ｓｓｔ ｌｓ ｉ ｏ ｏ ｅ ｔｓ ｏ ｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｅｉ ｅ ｅ ａｕ ｔ ｎ ｇ ａ ｉ ｇ ｏ ｃ ｌｇ ｃ ｌｅ ｖ － ａｙ ｉ ｏ ｃ ａ ｓｆ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｃ ｒ ｓ ｉ ｒ ｅ ｏ ｄ ｆ ｖ ａｉ ｒ ｄ ｎ ｆｅ ｏ ｏ ｉａ ｎ ｉ ｙ ｎ ｌ ｏ
终得 出比较科学 、符合客观实际 的评价结果和结
论．
庄河市作为大连市的一个县级市 ， 是大连市的 林业 、 渔业和种植业生产基地及土地后备资源储备 地区 、 大连市的水源地 ， 保持良好 的生态环境不仅 是实现本地区可持续发展的重要基础 ， 也关系到整
也就是环境质量的综合评价…． 目前常用的评价 方法有 指数价法 、层次 分析 法 、因子分析 法 、 模糊综合评判方法 、人工神经网络评价法等ｌ ， ２ ｊ
环境质量评价方法
五、神经网络法
神经网络法是基于样本训练的评价方法,它力图模 拟人脑的一些基本特性如自适应性、自组织性和容 错性等，已广泛应用于模式识别、分析预测、系统 辨认及实验条件优化等方面。迄今为止的研究结 果表明，人工神经网络是处理模糊、非线性关系问 题的有力工具和手段。
基本思想
①选定样本,通过不断的正向和反向反馈,对神经网 络进行训练,直至得出满意的、与样本预期输出 相符合的计算结果;
定义及特点
灰色系统是指“部分信息已知,部分信息未 知”的“小样本”,“贫信息”的不确定性系统, 它通过对“部分”已知信息的生成、开发去 了解、认识现实世界，实现对系统运行行为 和演化规律的正确把握和描述.
灰色系统模型的特点：对试验观测数据及 其分布没有特殊的要求和限制，是一种十分 简便的新理论，具有十分宽广的应用领域。
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污染损失率法基本原理
2、詹姆斯污染- 损害曲线
式中: Si为第i种重金属对土壤环境质量的损害值; Ci为第i种重金属的浓度; K为土壤资源的环境价值总量; ai和bi为待定参数,由第i种污染物的特性确定。
当Ci ∞时, Si 0, 说明当土壤中某种重金属浓 度很大时, 土壤环境质量完全受损.
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后的加权公式为
Wi
Ci / Si Ci / Si
其中，C i 为第i种污染物的i平均实测浓度；S i 为第
i种污染物的背景值。
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模糊综合评价步骤
7、综合评价
综合计算区域内总体污染隶属于评价等级的大 小，公式为：
P 综合 P(A )W i
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三、灰色系统评价法
灰色聚类法是在模糊数学方法基础上发展 起来的，但在权重处理等方面更趋于客观合 理。灰色聚类法不丢失信息，用于环境质量 评价所得结论比较符合实际，具有一定可比 性。近年来，灰色聚类法已在大气、水质、 噪声等环境质量评价中得到应用。
基于模糊数学的水质评价研究
基于模糊数学的水质评价研究水是人类生活的必要资源，水的质量直接影响着人们的生产和生活。
水的污染是当代社会面临的重大环境问题之一。
因此，对于水质的评价和监测显得尤为重要。
对水质的评价目前有很多种方法，其中基于模糊数学的水质评价方法受到了广泛的关注和研究。
本文将对基于模糊数学的水质评价进行介绍和探讨。
一、模糊数学简介模糊数学是国际上研究人员在20世纪60年代发明的，其用于描述不确定性或模糊性问题。
模糊数学通过模糊集合论、模糊关系论、模糊逻辑等理论对不确定性问题进行数学建模，以便于解决决策、分类、控制、指导等问题。
二、模糊数学在水质评价中的应用水质评价中，通常使用指标综合评价法评价水质。
传统的指标综合评价法通常使用明确的数字来表示指标的取值，然而实际情况中，由于不同指标的权重和取值的误差，导致评价结果不够准确。
而模糊数学方法可以充分考虑各项指标之间相互关联和权重影响，更准确地评价水质。
通常情况下，水质评价包含多个指标，如COD、NH3-N、TP、PH等。
其中每个指标的测定值称为指标值，一般情况下，每个指标的指标值可以根据标准对水质进行判定，如pH值低于5表示酸性，而COD值高于30 mg/L表示有机物含量较高。
然而，在实际使用中，往往存在指标值重叠、相互影响等情况，这就需要使用模糊数学的模糊集合论进行处理。
例如，当COD值高于30 mg/L时，我们无法判断水中COD含量是否过高，因为30 mg/L并不是一个确定的边界。
因此，我们可以采用模糊数学的模糊集合论，将COD的取值范围进行模糊化，如将COD的取值范围划分为不高、较高和高三个模糊集合。
这样，当COD值超过30mg/L时，PCM（Min）原理可用于算出”COD高“的概率，该值可作为评定水质的指标。
三、基于模糊数学的水质评价方法基于模糊数学的水质评价方法主要分为两种，一是模糊综合评价法，二是模糊神经网络评价法。
1. 模糊综合评价法模糊综合评价法通过建立模糊数学模型，将多个指标融合为一个评价指标，从而减小指标间的重复性和重叠性。
国内外水资源评价的研究现状
国内外水资源评价的研究现状1. 引言1.1 研究背景水资源是人类赖以生存的重要资源之一，然而由于人口增长、工业化进程和气候变化等原因，水资源面临着严重的挑战。
为了科学合理地评价水资源的利用状况和可持续性，许多学者和研究者开始关注水资源评价的研究。
水资源评价的背景是全球范围内的水资源短缺问题日益凸显，许多地区都面临着水资源供需平衡的困境。
水资源开发利用不当导致水资源污染问题严重，对人类健康和生态环境造成了巨大影响。
开展水资源评价研究具有重要的现实意义。
国内外学者在水资源评价领域开展了大量的研究，涉及评价方法、评价指标、评价模型等方面。
通过评价水资源的数量、质量、分布和利用情况，可以全面了解水资源的现状和问题，为未来水资源管理和保护提供科学依据。
水资源评价不仅仅是对水资源状况的客观描述，更是促进水资源可持续利用的重要手段。
深入研究水资源评价的方法和技术，促进水资源的合理利用和保护，对维护人类生存环境和生态平衡具有重要意义。
1.2 研究目的水资源评价是为了更好地了解和管理水资源，保障水资源的持续利用和保护环境。
本文旨在系统总结国内外水资源评价的研究现状，探讨水资源评价的方法和挑战，为未来水资源管理和保护提供参考。
具体目的包括：1. 分析各种水资源评价的方法和技术，比较其优缺点，为水资源评价提供更科学的指导。
2. 探讨国内水资源评价的研究进展和现状，总结国内水资源评价存在的问题和挑战。
3. 比较国外水资源评价的研究现状，借鉴其先进经验和技术，为我国水资源评价的发展提供参考。
4. 分析当前水资源评价面临的挑战和问题，提出未来研究的重点和方向，为水资源评价的发展和应用提供支持和建议。
1.3 研究意义水资源是人类生存和发展的基础，而水资源评价研究的重要性在于指导水资源的合理利用和保护。
通过对水资源的评价，可以更好地了解水资源的现状和变化趋势，为相关决策提供科学依据。
水资源评价研究还可以帮助我们认识水资源开发利用对环境和生态系统的影响，从而协调人类社会发展与自然环境保护的关系。
城市空气质量的模糊综合评价——以乌鲁木齐市为例
．
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２ 模糊综合评价在大气环境质量评价中的应用
其 巾 ｒ表示 ｘ 的评价对 等级 的隶属度 ，隶属度的线性 函 ｉ ． ， 数表达式的定义可参考文献 ［ 。 ４ 】 １２ 因子权重值的确定 ． 在质 量评 价 中涉 及 的各 个 因子表 现 的重 要程 度 不 同 ，即各 个 因子 在 评 价过 程 中的 权重 分 配 不相 同 。利用 超 标 加权 法确 定 各 单
城市空气质量的模糊综合评价
廖银念
苏玉红 艾尼瓦尔 ・ 买买提
城市空气质量 的模糊综合评价
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以乌鲁木齐市为例
廖 银念 ，苏玉红 ，艾尼 瓦 尔 ・ 买买提
（ 疆大 学化 学化 工学 院 ，乌 鲁木 齐 ８０４ ） 新 ３０６
摘 要 ：运 用模糊数 学方法 ，以 Ｓ 、ＮＯ 、Ｐ 。 Ｏ： ： Ｍ，为评 价 因子 ，通 过计 算 污染 因子权重值 和隶 属度 对乌 鲁木 齐市 ２０ 年 度 大气 ０７ 环 境质 量进 行 了综 合评 价。 结果表 明 ， 鲁木 齐 市的 空 气质量符 合 国家大 气环境 质量 三级标 准 。应 用模糊 综合 评判 法 对该 市 乌 的空 气质量进 行评 价 ，使 其评 价结 果更接 近客 观 实际 。 关 键词 ：模糊 数 学 ；空气质 量评价 ；鸟鲁 木 齐市
０１９ ．０
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季度均值
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于非 采 暖期 ，主要是 因 为冬 季 逆温 的频 发使 得 氮氧 化 物滞 留而不 ∞ 能得到扩散导致采暖期浓度偏 高。而采暖期中的 Ｐ ，浓度要明显 Ｍ。 高 于非 采暖期 ，主要是 供热燃 煤 烟尘所 致 。 ２２ 隶属度评价结果矩阵 ． 嘲 根据隶属度的线性函数表达式进行计算，构建 以下评价结果
【国家自然科学基金】_模糊评价模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
最大熵原理 微囊藻毒素 富营养化 城市轨道交通 地理信息系统 可信度 信息扩散 优化决策 价值 互信息 drastic法 bp神经网络 黄土高原 黄土湿陷性 黄土 高速铁路地基 马尔可夫评估法 飞行员 风险预警 风险项目 风险投资后续管理 风险因子 预报因子选择 顾客需求 顾客满意度 非线性理论 非线性hebbian学习算法 非线性 非参数检验 隶属度函数 隶属函数 随机性检测 防洪工程 长沙市 长江口 长关油井 铁路安全 铁路司机 金华江 都安县 遥感 道路试验 道路交通噪声 逼近理想解排序法 通风系统 通榆县 逆向工程 追溯 边坡稳定性 输电线路 软件选型 轨道交通 资源水价 质量评价
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
回收模式 后评价 可持续利用 南水北调中线水源区 区间数 加权平均 信息熵 伙伴选择 vague集 epr 高新技术企业 骨折内固定 驾驶特性 驾驶员感受 驱动机制 食用农作物 风险预警 风险管理系统 风险指标体系 预警评价 预警模型 预警分析 预警 预测 韶山灌区 非线性模糊随机损伤 非线性 青铜峡灌区 集对分析法 隶属度转换 隶属函数 隧道长期安全 隧道工程 随机观测误差 随机模型 随机交叉 防洪风险评价 防洪风险概率分析 锰矿废弃地 锰 银行风险 铜闪速熔炼 铜川市 钢箱梁 量表开发 重金属污染 重复博弈 郑州市污水处理厂 遥感图像恢复 遥感 通行能力 递阶层次模型 逆向工程 适宜性
基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用
基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用一、本文概述本文旨在探讨和研究基于层次分析法（AHP）的模糊综合评价方法，并探讨其在实际问题中的应用。
层次分析法是一种定性与定量相结合的决策方法，它通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为若干层次和因素，利用数学方法确定各因素的权重，从而为决策者提供科学、合理的决策依据。
模糊综合评价方法则是一种处理模糊信息、进行多属性决策的有效手段，它通过对评价对象的各个属性进行模糊量化，实现对评价对象的综合评价。
将AHP与模糊综合评价方法相结合，可以充分发挥两者的优势，提高评价的准确性和有效性。
本文首先介绍了层次分析法和模糊综合评价方法的基本原理和步骤，然后详细阐述了基于AHP的模糊综合评价方法的构建过程，包括层次结构模型的建立、判断矩阵的构造、权重的计算以及模糊综合评价模型的构建等。
接着，本文通过具体案例，展示了该方法在实际问题中的应用过程和应用效果，验证了其可行性和实用性。
本文总结了研究成果，指出了研究中存在的不足和未来的研究方向，为相关研究提供了参考和借鉴。
二、基于AHP的模糊综合评价方法理论基础在复杂系统的评价过程中，往往需要综合考虑多个因素，每个因素又可能包含多个子因素，这就形成了一个多层次的评价结构。
在这种背景下，层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和模糊综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）的结合就显得尤为重要。
这种方法结合了AHP的层次化结构和FCE的模糊处理特性，使得评价过程更加科学、合理。
层次分析法（AHP）是由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代提出的一种定性与定量相结合的多准则决策方法。
它将复杂问题分解为各个组成因素，并将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。
通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定诸因素相对重要性的总的顺序。
模糊综合评价方法及其应用研究
模糊综合评价方法及其应用研究模糊综合评价方法是一种基于模糊数学和模糊逻辑理论的评价方法，它在多个领域都有广泛的应用。
特别是在需要综合考虑多个因素和条件的复杂系统中，模糊综合评价方法能够有效地处理不确定性、不完全性和主观性，为决策提供科学依据。
本文将介绍模糊综合评价方法的基本原理、应用范围和优点，并通过具体应用实例探讨其在不同领域的效果和优势。
模糊综合评价方法的基本原理是利用模糊数学和模糊逻辑理论，将不确定的、复杂的评价对象转化为可量化的数学模型。
该方法通过引入模糊矩阵、模糊运算等概念，将多个因素和条件的评价结果进行集成，得到一个综合的评价结果。
模糊综合评价方法具有处理不确定性、不完全性和主观性的能力，同时能够考虑多种因素和条件，为决策提供更为全面的支持。
在进行模糊综合评价之前，首先需要对评价对象进行关键词识别。
关键词识别是指从输入的文本中提取出与评价对象相关的关键词，并根据这些关键词确定文章的主题和类型。
关键词识别的方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是根据预先定义的规则和算法，从输入文本中提取出相关关键词；基于机器学习的方法则是利用机器学习算法，对输入文本进行训练和学习，自动识别出相关关键词。
在完成关键词识别后，接下来进行模糊综合评价。
模糊综合评价以识别出的关键词为基础，结合相关规则和算法，对文章进行综合评价。
具体步骤如下：建立评价指标体系：根据评价对象的特点和评价目标，建立相应的评价指标体系。
评价指标体系应包括多个层次和多个指标，用以全面反映评价对象的各个方面。
确定评价因素权重：针对每个评价指标，确定其对应的权重。
权重的确定可以采用层次分析法、熵值法等权重确定方法，也可以根据实际经验和专家意见进行赋值。
建立模糊关系矩阵：根据评价指标体系和权重，建立相应的模糊关系矩阵。
模糊关系矩阵中的元素表示不同指标之间的模糊关系，通常采用三角函数或其他函数进行计算。
进行模糊运算：将模糊关系矩阵与权重向量进行模糊运算，得到综合评价结果。
吉林市平原区地下水水质评价及成因分析
吉林市平原区地下水水质评价及成因分析姜兴明;肖长来;梁秀娟;顾学志;陈伟;刘佳【摘要】为进行吉林市平原区水质评价和水质成因分析,从该市平原区34个水质监测井的监测数据中选取铰、锰、氨氮等8项指标,运用BP神经网络法进行评价,并将评价结果与《地下水质量标准GBT14848-93》中的加附注评分法进行对比分析.评价结果基本一致,表明BP神经网络方法的评价结果可信,能够对地下水水质进行综合评价.该评价方法不需要确定权值,避免了赋予权值时主观误差的产生.所绘制的吉林市平原区地下水水质分区图表明,平原区地下水Ⅳ、Ⅴ级别水质区占较大面积,而Ⅱ、Ⅲ级别水质区分布较少.公因子空间分布图表明,平原区地下水水质的主要人为影响因素是化工企业的工业废水、烟尘等的不当排放,排污管道的渗漏,工业废弃物和生活垃圾的堆放以及农业中化肥农药的过量使用等.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2016(047)018【总页数】5页(P22-26)【关键词】水质评价;BP神经网络;主因子分析;水质成因;地下水【作者】姜兴明;肖长来;梁秀娟;顾学志;陈伟;刘佳【作者单位】吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021;吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林长春130021;吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021【正文语种】中文【中图分类】X523随着工业的发展和城市人口的增加，加上城市周围农业活动的影响，地下水水质污染日益严重，故对地下水水质做出科学合理的评价及水质成因分析显得至关重要。
城市人居环境适宜度评价——以大连市内四区为例
城市人居环境适宜度评价——以大连市内四区为例王淼;李雪铭【摘要】适宜的人居环境对促进社会经济与生态环境的可持续发展有着重要意义.从社会、经济、生态和自然环境四个方面构建城市人居环境适宜度评价系统,以大连市内四区为例,运用熵值法,SPSS,ArcGIS软件等工具,对研究区的人居环境适宜度进行评价.结果表明:大连市内四区的人居环境适宜度差异明显.中山区综合、社会、经济以及生态环境适宜度评价值均最高;西岗区自然环境适宜度评价值最高;沙河口区各项评价值排名均靠前,相反甘井子区的各项评价值均靠后,不具有比较优势.概括分析了各行政区存在的问题与优势,在今后的发展规划中需对这些问题投入更多的关注.【期刊名称】《西部人居环境学刊》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】6页(P48-53)【关键词】人居环境适宜度;熵值法;大连【作者】王淼;李雪铭【作者单位】辽宁师范大学城市与环境学院;辽宁师范大学城市与环境学院【正文语种】中文【中图分类】TU984.11+50 引言城市人居环境是一个综合的概念，它不仅指人类居住和活动的有形空间，还包括贯穿其中的人口、资源、环境、社会政策和经济发展[1]，是指在一定的地理系统背景下进行着居住、工作、文化、教育、娱乐等活动[2]。
随着2015年中央城市工作会议的召开，明确提出要提高城市的适宜居住性，适宜的居住环境成为城市发展的重点，城市发展正式进入新时期[3]。
人居环境适宜度是对城市适宜居住程度的综合评价，是对城市人居环境质量的优劣进行科学的定量描述和评估。
国外对城市人居环境适宜度的研究开展得较早，研究也较为广泛：迈特·塞廷（Mehmet Cetin）对土耳其卡斯塔莫努市的人居环境气候适宜性做出评价[4]；埃内斯·亚萨(Enes Yasa)从建筑形式以及居住区小气候方面对土耳其的人居环境的适宜度做出分析[5]；海伦娜·科克(Helena Coch)等从城市区域小气候、居民热舒适要求以及城市环境条件三方面来研究古巴的城市人居环境适宜度以及热条件对城市规划的意义[6]。
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基于模糊神经网络的环境质量评价方法研究
近年来，随着人们对环境质量的关注度不断提高，环境质量评价成为了一个备
受关注的话题。
环境质量评价的目的是为了通过对环境中各种因素的测量和分析，评估出环境的质量并提出对策。
那么如何对环境质量进行评价呢？本文将着重介绍基于模糊神经网络的环境质量评价方法。
一、模糊神经网络的基本原理
模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的计算模型，它在神经网络的基础上增加了模糊推理部分。
模糊逻辑是一种通过给予事物以不确定的隶属度来表示模糊或不确定因素的逻辑。
在模糊逻辑中，一般采用隶属度函数来描述事物的属性。
神经网络的特点在于多个神经元互相连接，通过反复迭代学习使得网络输出趋于预期。
模糊神经网络的学习过程是通过修改每个隶属度函数的形状和位置来实现的。
因此，模糊神经网络既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。
二、基于模糊神经网络的环境质量评价方法
基于模糊神经网络的环境质量评价方法主要包括以下几个步骤：
1. 建立模型：通过对环境中物理、化学、生物等各种因素的测量，得到环境质
量数据。
将这些数据输入到模型中，训练模型，得到模型公式。
2. 确定参考集：根据实际情况，选择一些已知环境质量的数据作为参考集。
这
些数据可以是历史数据或者是来自于其他研究的数据。
根据参考集中的数据，可以确定环境质量评价的等级。
3. 确定隶属度函数：对于每个参考集中的数据，需要确定其所属的隶属度函数。
隶属度函数反映了环境质量与质量等级之间的关系。
隶属度函数可以根据实际情况和经验进行确定。
4. 模型验证：用一部分数据对模型进行验证，检查模型的预测精度。
如果模型的预测精度较低，则需要对模型进行进一步的修改和优化。
5. 应用模型：通过输入新的环境质量数据，使用已经训练好的模型，得出环境质量的评价结果，并根据评价结果进行环境保护和治理。
以上就是基于模糊神经网络的环境质量评价方法的基本流程。
该方法相对于传统的环境质量评价方法，具有以下优点：
1. 能够处理不确定性因素：模糊逻辑能够处理不确定性因素，而传统的环境质量评价方法往往采用确定性逻辑，较难处理不确定性因素。
2. 精度高：基于模糊神经网络的环境质量评价方法在模型建立和验证方面，都具有较高的预测精度，能够有效地反映环境质量的实际情况。
3. 可扩展性强：基于模糊神经网络的环境质量评价方法具有较强的可扩展性，能够在不同的环境条件下进行评价，并能够根据需要进行修改和优化。
总之，基于模糊神经网络的环境质量评价方法具有很高的应用价值。
在环境治理和保护方面，该方法为我们提供了一种新的有效手段。
未来，随着科技进步和理论研究的不断深入，该方法的发展前景将更加广阔。