模糊神经网络模型在拟建项目环境质量评价中的应用

合集下载

基于模糊神经网络的电厂建设项目经济效益后评价研究

基于模糊神经网络的电厂建设项目经济效益后评价研究作者：魏秀梅来源：《现代经济信息》 2018年第3期基于模糊神经网络的电厂建设项目经济效益后评价研究魏秀梅山东电力工程咨询院有限公司摘要：电厂建设项目是否成功通过建设项目经济效益后评价来进行总体评估有十分重要的意义。

本文通过对内蒙古自治区某火电厂项目建设工程的经济效益进行后评价，通过实际例子来证明基于模糊神经网络的电厂建设项目经济效益后评价体系是合理可行的。

关键词：模糊神经网络；电厂；经济效益；评价中图分类号：TM-9；F407.61文献识别码：A文章编号：1001-828X(2018)004-0-01为了保证某个投资项目达到预期的利润目标和生产效益，能够可持续发展并且体现出该项目的科学民主倾向，使用科学手段进行评价是十分必要的。

作为项目后评价诸多项目中的重要核心内容，电厂项目后评价是占主导地位的。

本文通过模糊神经网络的分析手段，极大的优化了评价体系，将评估数据的误差值减小到极限值[1]。

一、火电厂工程概况内蒙古自治区建设发电厂有利于电源结构以及资源的优化调整和利用，比如A发电厂地处内蒙古东南，距市区约50千米。

该电厂为2×600MW超临界凝汽式燃煤火力发电机组，已投产发电。

根据企业的财务状况以及在建设期间财务对整体工程的预测资金是否充足进行评估验证，以保证以后的项目投资有据可依。

通过模糊神经网络的成功度法对火电厂项目的经济效益进行后评价，对于工程的整体效益做出科学合理的精确值评估。

运用先进方法来验证经济效益后评价的合理性和可行性，通过验证推断出该方法对电厂经济效益的评价是十分可行准确的。

二、经济效益后评价的流程(一)财务经营利润的分析第一步：收集相关的资料和文件，整合各种数据，编制一套完整齐全的经济效益评价的基础数据表格。

第二步：根据火电厂实际运行年限消耗的成本费用表进行分析，具体分析各类成本占总成本的比例是多少，与之前的成本比例进行比对，对今后的成本走向进行合理的预测。

基于BP神经网络模糊综合评判的工程风险评价

基于BP神经网络模糊综合评判的工程风险评价【摘要】在对工程项目风险评价中，本文在论述BP神经网络原理及算法的基础上,提出了将其与模糊综合评判相结合的评价方法,建立了模糊综合评判的神经网络模型，并将此模型应用到工程项目风险评价的实例中。

【关键词】工程项目；风险评价；BP神经网络；模糊综合评价Study on the Evaluation Model for Engineering Project Risk Based on BP Neural Network of Composite FuzzyMAO Chao-jing PＥＮＧHai-yan LEI Bin(Management，Chongqing Jiaotong University，Chongqing，400074，China) 【Abstract】In this article, a evaluation method by BP neural network of composite fuzzy was presented and the Evaluation Model based on BP Neural Network of Composite Fuzzy was built, than used this model to evaluation engineering project risk.【Key words】Engineering project;Venture evaluation;BP neural network;Fuzzy synthetic evaluation０引言工程项目进行的环境是复杂的,并且它是一个一次性的过程,对于工程项目本身，它也是一个复杂和开放的系统，另外工程项目还有不确定性因素多、周期长的特点。

在项目进行的过程当中就不可避免会受到一些不确定性因素的影响,导致达不到预期的工期、质量和费用控制等目标，即项目存在着一定风险。

自适应神经模糊推理在大气环境质量评价中的应用

系统的一般原理和方法。台湾Ｊｈ—ＳｉｏｅｙｈｇＲｇｒｎＪｎ教授系统地研究出了神经网络和模糊推理系统ａｇ的融合系统，即Ａｔ法。ｎｓｉ
（）２
其隶属函数除了分段函数类型外，任何类型的函数都可作为隶属函数。一般选择ｂｌｈｐｄ函ｅ —ｓａｅｌ
０＝（）或０＝肼（）ｉ１２ …… ：／ｚ／，；，ｚ
… … … … … … … … … … … … … … … … … …
美国学者Ｋｓｏｏｂ在《ｅｒｅｏｓａｄＦｚｋＮｕａＮｔｒｎｕｚｌｗｋｙＳｓｍ）中系统地研究和总结了神经网络和模糊ｙｅｓｔ
习规则描述这些参数如何变化，以达到规定误差的
最小化。０＝０（０， … … ，０ｋＩ… ｎ，ｂ，－，ｃ
… …
０＿＝３
，１２… … … … （），５
第４：结点为具有结点函数的自适应结点层规则１ｆ１ａｄＹｉＢｈｎｆ＝ｐｘ：ｉＸｉＡｎ１ｔｓｓｅｌｌ＋
维普资讯
环境科学导刊
２０，２（）３８０７６１：８ — ５
Ｃ５ — ２５ＸＳＮｏ６９７Ｎ３１０／Ｉ１ｏ — ４ＸＳ
自适应神经模糊推理在大气环境质量评价中的应用
韦彩嫩。张淑娟
（．１广州市环境卫生研究所，广东
广州５０７；．中山大学环境科学研究所，广东１１０２
广州５０７）１２５
摘要：利用ｍｔｂａａ模糊工具箱中自ｌ适应神经模糊推理系统（ｎｓＡｔ）方法，对大气环境质量评价作ｉ

模糊神经网络在洪泽湖水质评价中的应用研究

模糊神经网络在洪泽湖水质评价中的应用研究
秦晓倩
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)028
【摘要】结合模糊数学和BP神经网络构造了一个用于洪泽湖水质评价的模型.模型选取十二个评价指标,构建指标的隶属度函数进行模糊化处理.分别选取2004年和2005年的指标数据作为训练和测试样本,实验证明,该方法能准确有效地进行水质的评价.
【总页数】3页(P229-230,232)
【作者】秦晓倩
【作者单位】223300,江苏淮安,淮阴师范学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.模糊神经网络在涑水河水质评价中的应用 [J], 卢莉莉
2.基于T-S模糊神经网络在三川河地表水质评价中的应用 [J], 侯涛
3.模糊神经网络在黄河宁夏段水质评价中的应用 [J], 李晶;李风军
4.模糊神经网络在水质评价中的研究 [J], 牛红惠;尚艳玲
5.模糊神经网络在水质评价中的应用研究 [J], 康彩丽
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于模糊神经网络的成功度法在电厂建设项目经济后评价中的应用

基于模糊神经网络的成功度法在电厂建设项目经济后评价中的应用[摘要]电厂建设项目经济后评价对总结项目成败具有重要意义。

本文根据电力工程特点以及三门峡发电有限公司实际情况，给出了项目经济后评价指标体系，并且确定了标准值；提出运用基于模糊神经网络的成功度法进行电厂建设项目经济后评价，采用相对隶属度对成功度指标值及评价标准进行模糊处理，然后通过BP神经网络对其进行评价，结果比较精确；最后对三门峡发电有限责任公司2600MW机组进行评价，结果合理准确。

[关键词]模糊神经网络；成功度法；经济评价；后评价[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2009)05-0090-031 引言火力发电厂建设是一种技术、资金密集性项目，建设一个火力发电厂需要耗费大量的资金。

近几年由于受通货膨胀和其他种种因素的影响，我国电力工程造价上涨幅度较大，如投建一个600MW机组的火力发电厂总投资达40亿元。

对于如此巨额资金的投入，国有资产监督管理委员会等相关部门要求必须进行项目后评价，对项目建设情况进行总结，同时根据项目目前财务效益，以及今后财务预测对项目前评估可行性进行验证[1-2]，为今后的投资、建设提供依据。

火电项目经济效益后评价是项目后评价的一项重要内容，也是整个项目后评价的核心内容之一。

本文利用基于模糊神经网络的成功度法对项目财务效益进行后评价，该方法可以更加准确地对项目财务效益作出评价。

本方法采取人工智能方法。

最后通过实例验证了本方法的实用性和准确性，为电厂财务评价提供了一种可行高效的方法。

2 模糊神经网络成功度评价模型构建方法通过采用相对隶属度对成功度指标值及评价标准进行模糊处理，生成标准指标相对隶属度矩阵和检测样本指标相对隶属度矩阵，然后在此基础上建立模糊神经网络模型。

2.1 指标相对隶属度矩阵的构建构建指标相对隶属矩阵的方法步骤如下：(1)假设成功度评价分为n个级别，并且有m个评价因子，则这m个评价因子所对应的j级评价标准就构成了成功度后评价的标准值矩阵：X=(xij)m×n。

基于模糊神经网络的环境质量评价方法研究

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。

神经网络模型的应用与评估

神经网络模型的应用与评估神经网络模型是一种模拟人类神经系统的数学模型，可以从复杂的数据中学习和识别模式，广泛应用于机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。

在这篇文章中，我们将讨论神经网络模型的应用与评估，以及如何提高其性能和效率。

一、神经网络模型的应用神经网络模型在很多领域都有广泛应用，以下是其中一些常见的应用领域。

1.机器学习神经网络模型是机器学习的一种重要手段，可以用来实现分类、回归、聚类等任务。

例如，人脸识别、图像分类、语音识别等任务都可以使用神经网络模型。

2.计算机视觉计算机视觉是指让计算机识别、理解和处理图像和视频的能力。

神经网络模型是计算机视觉任务中常用的一种方法。

例如，人脸检测、目标检测、图像分割等任务都可以使用神经网络模型。

3.自然语言处理自然语言处理是指让计算机理解和处理人类语言的能力。

神经网络模型可以用来实现自然语言处理任务，包括情感分析、机器翻译、文本分类等。

4.游戏AI神经网络模型在电子游戏中的AI设计中也有很多应用。

例如，在围棋中，AlphaGo使用了深度神经网络模型来预测最可能的下一步。

二、神经网络模型的评估神经网络模型的评估是指通过对模型的性能进行测试和比较，来评估其优劣和可靠性。

以下是一些神经网络模型评估的常见指标。

1.准确率（accuracy）准确率是指模型在测试集上的预测结果与真实结果相符的比例。

它是神经网络模型评估中最常见的指标之一。

2.精度（precision）精度是指模型在预测时，预测为正的样本中，真正为正的比例。

它适用于需要较高精度的任务，如医学诊断。

3.召回率（recall）召回率是指模型在预测时，正确预测为正的比例。

召回率适用于需要较高的查全率的任务，如安全监控。

4.F1分数（F1-score）F1分数是准确率和召回率的调和平均数。

它可以平衡准确率和召回率之间的权衡，是常见的评估指标之一。

5.ROC曲线ROC曲线是指分类器在不同阈值下的真正例率和假正例率之间的曲线。

模糊神经网络在水环境保护中的应用综述

相当多的状态变量，多变量很难精确确定或根很本无法确定；各状态变量之间和子系统之间的关系较为复杂，难定量描述。模糊神经网络在求很
解这类不确定性问题方面具有很强的优越性，将
神经网络与模糊数学的优势相结合，得神经网使络既具备处理模糊信息的功能，具有自学习功又
入开发的研究价值和良好的应用前景。
关键词：糊神经网络；环境保护；用模水应
中图分类号：Ｐ８Ｔ１３文献标识码：Ａ文章编号：０６４４（０７０ — ４ — ４１０ — ５０２０）２０１０
维普资讯
第１５卷第２期
２００７年４月
安徽建筑工业学院学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆＡｎｕｎｔｔｔｆＡｒｈｔｃｕｅ＆ＩｄｓｒｏｒａｈｉｓｉｅｏｃｉｔｒｏＩｕｅｎｕｔｙ
ＡｂｔａｔＴｈｅａｐｌｃｔｏｎ，ｒｓａｃｉｎｄｄｖｌｐｉｇｔｅｆｆｚｙｎｕｒｌｎｔｓｒｃ：ｐｉａｉｅｅｒｈｎｇａｅｅｏｎｒｎｄｏｕｚｅａｅｗｏｒｔｓｈｅｅａ — ｋｏｎａｍｏｐｒｎ
模糊神经网络结构示意图，图１所示。如
收稿日期：０６１ — ２２０－０１作者简介：思梅（９４）女，士，师，要研究方向为给排水方面的教学与研究张１７一，硕讲主

模糊综合评价方法在科研项目评价中的应用

… γi1 n … γi2 n … γik in
( 5)
= ( bi1 , bi2 , …, bik i )
1 0
2 0
3
4
5
6
7
8
9
γik i1 γik i1
0. 58 0. 90 1. 12 1. 24 1. 32 1. 41 1. 45
其中 R i 为 U i 的一级模糊综合评价的单因素评判当 CR < 0. 1, 认为判断矩阵 P 具有满意的一致性 , 即认为所求特征向量就是各评价因素的权重分配 ; 否则需调整判断矩阵 ,直至取得较为满意的一致性为止。用上述方法可求得 U i 的一级权重 αi ( i = 1, 2, …, m ) 及二级指标 uij的权重 αij ( i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, ki ) 。设一级权重集为 :
) ,男 ,河南信阳人 ,讲师 ,研究方向为模糊多目标决策。作者简介 : 曹志刚 ( 1973 Ο
航空计算技术第 37 卷・ 5 2・
第 1期
p11
p12 p22 p32
p13 p23 p33
P = p21
ki , rjk ∈{ 0, 1 } ( t = 1, 2, …, s) ,对所有专家的评价矩阵
运用 ( 3 )式进行加权处理。 γijk = ωγ ∑ =1
t t s ( t) jk
3 实例分析
某部队院校拟对本单位的科研项目做评估 , 评估方法采用模糊多级综合评价方法。根据前面所述 , 评
CR = CI RI
( 4)
γik i1 γik i1
其中 R i 中第 j行反映的是 uij对于评价集中各等级的隶属度 , 第 k 列反映的是 ui 中各因素分别取评价集中第 k 个等级的程度。

模糊神经网络在智能城市规划中的应用

模糊神经网络在智能城市规划中的应用智能城市是当今社会中备受关注的话题，它代表了现代城市规划的未来方向。

为了实现城市的可持续发展和提高市民的生活质量，模糊神经网络已经成为一种有潜力的工具，用于解决复杂的城市规划问题。

本文将讨论模糊神经网络在智能城市规划中的应用，重点探讨其优势、挑战和未来发展方向。

## 1. 智能城市规划概述智能城市是指通过信息技术和数据分析来提高城市管理和市民生活质量的城市。

这包括交通管理、环境保护、资源分配等方面的各种挑战。

为了更好地应对这些挑战，城市规划师需要有效的工具来优化城市的设计和运行。

## 2. 模糊神经网络的基本原理模糊神经网络是一种人工智能技术，它模仿了人类思维的方式，特别是在处理模糊信息时。

这些网络由模糊逻辑和人工神经元组成，能够处理不确定性和复杂性，使其成为城市规划中的有力工具。

模糊神经网络的核心思想是将输入映射到输出，并在中间层中引入模糊集合以处理模糊性质的数据。

## 3. 模糊神经网络在城市交通规划中的应用城市交通是一个复杂的系统，涉及到车辆流量、道路状况、公共交通等多种因素。

模糊神经网络可以用来预测交通流量，帮助规划师更好地调整交通信号、公共交通线路和道路设计，以改善城市交通流畅度。

## 4. 模糊神经网络在环境保护中的应用智能城市规划需要考虑环境保护，包括空气质量、垃圾处理和绿化等方面。

模糊神经网络可以分析大量的环境数据，预测空气质量、优化垃圾收集路线，并提供绿化建议，以降低城市的环境影响。

## 5. 模糊神经网络在资源分配中的应用城市资源包括水、电力和人力资源等，它们需要合理分配以满足城市的需求。

模糊神经网络可以帮助规划师优化资源分配，以提高资源利用效率，降低城市运营成本。

## 6. 模糊神经网络的优势模糊神经网络在智能城市规划中有许多优势。

首先，它们能够处理模糊和不确定性数据，这在城市规划中经常出现。

其次，它们具有适应性，可以根据实时数据进行调整，以适应不断变化的城市环境。

模糊综合评判在矿山环境综合评价中的应用

模糊综合评判在矿山环境综合评价中的应用评价矿山环境中常会用到模糊评判法，本文针对模糊评判法进行了简要的论述，通过对MATLAB生成以及计算机主程序在生成组件中的计算和调用情况进行了分析，就模糊评判法在实践中的应用提出了几点看法。

标签：模糊综评判；评价；矿山环境：MATLAB1 基于模糊数学和灰色理论的多层次综合评价方法模糊数学作为一种对模糊信息进行处理的工具，主要是通过数学方法对模糊现象予以抽象描述，对要表达的模糊现象进行本质以及规律的揭示。

灰色系统主要是针对复杂系统的一种研究和处理系统，主要基于不完备的信息，通过观测系统中存在的某一层次的信息资料，进行数学处理，从而能够将系统内部变化整体趋势具象化以便充分了解，同时也能够对相互关系进行体现。

而事物以及因素之间在关联以及数量的表现在灰色系统中主要体现成为灰色关联，系统通过对关联度以及关联系数进行计算，从而对事物之间的影响以及关联程度进行动态定量分析，或者整体关联度了解，这也是对影响事物发展因素的分析把握提供可靠的数据。

在矿山环境评价中很多对象具有模糊的特点，因而都难以个量化分析，这些灰色的评价对象往往就需要利用两种有效的方式相互结合进行综合评判分析，即模糊数学理论中相关的模糊评判法、灰色理论中较为有效的灰关联聚类式分析法，这两种方式结合就表现为，多层次的指标为基础，模糊灰色关联聚类分析在此基础上综合评价。

评价问题的差异就造成了体系构成的不同，通过对反应问题进行层次性分类，按照评价指标属性的差异进行分层。

一般的评价问题分层中，主要由第一层以及最高层构成评价指标体系，而复杂的问题的分层排列中，由于评价指标层次的延续，就会出现评价指标体系的多层次化。

2 模糊综合评判在矿山环境综合评价中的应用矿山环境的综合性评价一种对于矿区存在的所有环境问题的预测预报以及现状的模拟，是一种建立在现场调查以及数据分析收集的一种环境分析方式。

矿山的环境评价主要分为两大类，基于评价要素的不同主要有但环境要素评价以及多环境要素评价。

(完整word版)模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用

模糊神经网络的预测算法——水质评价一、案例背景1、模糊数学简介模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。

模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数.其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf（u）表示，他是一个在［0，1]之间的数。

μf(u）越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1,表示μ属于f的程度越大.模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。

2、T—S模糊模型T—S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。

T-S模糊系统用如下的“if—then”规则形式来定义，在规则为R i的情况下，模糊推理如下：R i：If x i isA1i，x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k其中，A i j为模糊系统的模糊集;P i j(j=1，2，…，k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的,输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合.假设对于输入量x=［x1，x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度.μA i j=exp（—（x j-c i j）/b i j）j=1,2,…，k；i=1,2，…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数;n为模糊子集数。

将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。

ωi=μA1j（x1）＊μA2j（x2)＊…*μA k j i=1,2，…,n根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。

Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk）/ ∑n i=1ωi3、T-S模糊神经网络模型T—S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。

基于BP神经网络的施工企业综合能力模糊评价

ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌ。ａｎｄｔｒａｉｎｓｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｂｙ
ｓｅｓｃａｎｕｓｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｔＯｍａｋｅａｕｎｉｆｉｅｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．
ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｃｏｍｐａｎｉｅｓｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
Ｈ０ＮＧＷｅｎ — ｘｉａ，ＺＨＡＮＧＴｅｎｇ，ＺＨＵＱｉｎｇ — ｙｕｎ
ｓｉｎｇｌｅｈｉｄｄｅｎｌａｙｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｔｈｅｎｂｕｉｌｄｓａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ，ｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｂｉｌｉｔｙ．Ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙ，ｓｏｍｅｒｅｌａｔｅｄｂｕｓｉｎｅｓ —
第３６卷第３期
Ｖｏ１．３６Ｎｏ．３２０１５
青岛理工大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＱｉｎｇｄａｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ

模糊层次综合分析模型应用汇总

模糊层次综评模型及应用实例摘要：介绍了模糊层次法评价水环境质量的基本原理和方法步骤，建立了水环境质量综合评价模型。

利用该评价方法就无锡市主要河流上控制断面的水质监测结果进行了具体分析计算，确定水质优劣等级，为后续污染优先防控治理工作奠定基础。

关键词：水环境质量综合评价模糊 AHP MATLAB1建立水质综合评价的指标体系1.1水质综合评价的基本思路是用层次分析法确定各指标的权重，在此基础上用模糊综合评测理论进行单指标和综合评价。

1.2水质综合评价指标体系的建立进行水质综合评价首先要设立相应的综合评价指标体系。

一般应遵循完全性、简单性、客观性等几项原则。

据此建立能全面反映水质状况的综合评价指标体系，归纳如下表1 水质综合评价指标体系2模糊层次综合评价的方法原理模糊评价即在评价过程中引入模糊性概念，运用模糊数学来处理水质评价的一些问题，以反映水质质量状况或水体污染程度的不确定性；层次分析法是将要评价系统的各种要素进行两两比较，并计算出各要素的权重，根据综合权重按最大权重原则确定最优方案。

将这两种方法相结合对水质进行综合评价的方法称为模糊层次综合评价。

2.1建立评价因素集建立影响评价对象的n 个因素组成的集合，称因素集{}n j qu u u u U 2=2.2建立决策集建立有m 个评语结果组成的评价集，亦称决策集 {}m i V V V V V 21= 2.3建立隶属函数确定单因素评价矩阵R应用模糊数学的基本概念，评价因素集中每一个指标隶属于评语集中不同评语分级的程度，称为隶属度。

隶属函数一般以u V (x)表示，其含义是：因素集U 中的某一指标隶属于模糊集合的程度，其取值在[0 ，1]区间，并以r ji 表示。

此值即为u j 的隶属度。

评价因素集U 中全部指标隶属度的合成，即为单因素评价矩阵。

（1）根据各指标的特征，拟定各隶属函数为线性函数，其数学表达式为：()()()()()⎪⎩⎪⎨⎧≤≤--≤≤--=其他j j j j j i j jj j j j i j j V c u b b c u c b u a a b a u u u i （1）将实测的各指标值带入隶属函数，即可求得第j 个因素的单因素模糊评价为V 上的模糊子集()jm j j j r r r R 21=（2）于是单因素评价矩阵R 为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nm n n m m n r r r r r r r r r R R R 21222211121121R （3） 2.4用层次分析法建立权重集2.4.1两两比较构造判断矩阵根据上面建立的水质综合评价指标体系，通过两两比较，构造判断矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n n n a a a a a a a a a A 212222111211 （4）ij a 表示相对于水质状况而言，指标i u 与j u 的比较，采用1～9的标度得到的i u 比j u 重要的程度。

基于模糊神经网络的招标评价方法

基于模糊神经网络的招标评价方法【摘要】为了满足我国工程项目招标评价的客观要求，本文将模糊理论与神经网络结合，并对网络权值进行改进，提出基于模糊神经网络的招标评价理论。

通过计算实例分析表明，该方法客观、公正、方便，且具有较高的实用价值。

【关键词】工程招标;模糊理论;神经网络0.引言随着国家经济建设的蓬勃发展，大型及超大型的工程项目不断涌现，而在大型工程项目的招标过程中，目前仍多采用以专家们的主观臆断为主的评估方法，客观公正性不强。

本文通过理论分析，建立一套完善的招标评价体系，理论既充分考虑专家们的意见，又降低评估过程中的人为干扰因素，以达到选择出最优项目工程建设单位的目的。

1.招标评价指标的模糊化1.1招标评价模型的确立在进行工程项目的招标评价时，其评估因素很多，包括工程建设单位的资质政审、技术力量、工程管理能力、投资估算及风险评价等方面。

本文综合各方面影响因素，提出工程建设招标评价模型。

1.2评估指标的确立在对工程建设单位进行招标评估时，为了保证招标评估的客观公正性，将所有评估指标量化描述。

取X■=(m■+m■)/n■，其中，X■为资质审查量化系数，m■,m■分别为工程建设单位资质等级以及相应资质适用范围的量化系数，取0<m■≤1,0<m■≤1。

令X■=(m■+m■+···+m■)/n■=■m■/n■，其中，X■为建设单位工程技术力量量化系数；m■,m■,···,m■分别为相应子项量化系数，取值大小范围(0,1]。

同理，X■=■m■/n■，X■=■m■/n■,X■,X■分别为建设单位工程管理模式及投资估算量化系数；m■,m■分别表示各子项的量化系数，取值范围(0,1]。

参照《工程建设招投标法》中相应评估方案，结合实际调查结果和专家试验，并利用统计方法，确立工程建设招标评估指标分级表。

2.基于模糊神经网络的招标评价方法2.1评价指标的模糊化本文将专家初始评价指标进行模糊化，模糊化计算方法如下：X■=γ(m■)=e■ （2-1）m■=m■-■ （2-2）S■=■ （2-3）其中，■为评价指标隶属函数中心，按均值类聚法确定；S■为隶属函数宽度。

模糊神经网络在环境安全评价中的应用

题目：神经网络与模糊理论学院：机电工程学院专业：机械工程姓名：学号：模糊神经网络在环境安全评价中的应用（第十三届可持续制造全球会议-从资源使用中分离增长）新西伯利亚国立大学经济与管理，Novosibirsk，俄罗斯联邦摘要本文着重讨论了作为环境安全领土实体的模糊现象水平的评估问题。

该研究提出了一种利用神经网络解决这一问题的方法。

应用神经网络可以克服输入方面现有信息的不足，并对领土实体的环境安全进行正确评估。

训练神经网络的方法用于此。

使用模糊神经网络的优点是灵活性和机会直接使用隐式参数和已知或未知数据的标准；容忍模糊和使用数据的矛盾。

这项技术允许解决以下任务：在环境安全方面对俄罗斯的学科进行类型化，并制定设想以增加其安全性；同时考虑到环境因素，对其发展变化进行预测。

1.介绍环境安全是社会运行的关键领域之一，它表明，如果没有适当的评估，就无法形成发展的替代方案。

目前，环境安全评价在缺乏充分、明确的信息、缺乏观察、定性和定量等因素的情况下，需要在大量投入数据分析的基础上快速决策。

环境安全是一个复杂的系统研究对象，难以根据环境安全水平建立有效的社会经济系统评价机制。

这里最强大的工具是使用模糊神经网络进行分类。

2.模糊神经网络应用研究综述神经网络是一种新兴的、非常有前途的处理技术，为研究复杂的多维现象提供了新的途径。

它们提供了非线性过程建模、处理噪声数据和适应实际过程的可能性。

自二十世纪起，神经网络的发展就开始了。

1943，维纳发表了控制论的工作，其基本思想是用数学模型来表示复杂的生物过程。

那一年，W. McCulloch和W. Pitts的形式化的概念的一种神经网络在基本文章的逻辑演算的思想和神经活动。

D. O. Hebb，F. Rosenblatt，B. Widrow，M.M. Bongard，Paul J. Verbos，A. I. Galushkin，福岛，T. K. Kohonen，J.J. Hopfield，D. I. Rumelhart，S. I. Bartzev，V. A. Ohonin，J. Hillton和其他人工神经网络理论作出了重大贡献。

图神经网络在环境监测中的应用实践(Ⅲ)

图神经网络在环境监测中的应用实践随着人们对环境保护意识的增强，环境监测变得愈发重要。

传统的环境监测方法往往需要大量人力物力，且监测数据的处理和分析也需要耗费大量时间。

然而，近年来，图神经网络的出现为环境监测带来了新的希望。

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型，它可以有效地应用于环境监测中，提高监测数据的处理效率和准确性。

1. 图神经网络的基本原理图神经网络是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型。

在传统的神经网络模型中，数据通常被表示为向量或矩阵的形式，而图结构数据则以图的形式存在，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。

图神经网络的基本原理是通过节点之间的连接关系来学习节点的表示，从而实现对图结构数据的表征和分析。

图神经网络的出现为处理复杂的图结构数据提供了新的解决方案，也为环境监测提供了新的可能性。

2. 图神经网络在空气质量监测中的应用空气质量监测是环境监测中的重要内容之一，而图神经网络在空气质量监测中的应用已经取得了一定的成果。

传统的空气质量监测方法通常需要部署大量的传感器来采集空气质量数据，而这些数据往往具有复杂的空间关联性和时序关联性。

利用图神经网络，可以将传感器采集的空气质量数据构建成一个大规模的传感器网络，通过学习空间和时序的关联性，实现对空气质量的精准监测和预测。

这种基于图神经网络的空气质量监测方法不仅可以提高监测数据的处理效率，还可以提高监测数据的准确性和可靠性。

3. 图神经网络在水质监测中的应用除了空气质量监测，水质监测也是环境监测中的重要内容。

传统的水质监测方法往往需要大量的人力物力，而且监测数据的处理和分析也需要耗费大量时间。

利用图神经网络，可以将水质监测数据构建成一个大规模的水质监测网络，通过学习水质监测站点之间的关联性，实现对水质的精准监测和预测。

与传统的水质监测方法相比，基于图神经网络的水质监测方法可以减少人力物力的投入，提高监测数据的处理效率和准确性。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅ１．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｍｂｉｎｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌａｎｄｆｕｚｚｙｔｈｅｏｒｙ，ｕｓｅｄｍｅｎｂｅｒｓｈｉｐｄｅｇｒｅｅｏｆ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｍｂｉｇｕｉｔｙｅｘｉｓｔｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｑｕａｌｉｔｙｓｔａｎｄａｒｄｓｌｅａｄｔｏｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｔｈｅ
ｆｕｚｚｙｔｈｅｏｙｒｔｏｒｅｌｆｅｃｔｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｒｅｌａｔｉｖｅｓｔａｔｅｏｆｅａｃｈｆａｃｔｏｒ．Ｔｈｕｓ，ｆｕｚｚｉｎｅｓｓｃｏｕｌｄｂｅｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄｍｏｒｅｐｒｅｃｉｓｅｌｙ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｔｅｓｔｏｆｆｕｚｚｙｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｑｕａｌｉｔｙｓｔａｎｄａｒｄｓａｍｐｌｅｓ，ｇｅｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｇｒａｄｅ，ａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ
第３３卷第１期
２０１４年２月
四
川
环
境
Ｖ０ｌ＿３３．ＮＯ．１
ＳＩＣＨＵＡＮＥＮＶＩＲ０ＮＭＥＮＴ
Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１４
・
环境评价・
模糊神经网络模型在拟建项目环境质量评价中的应用
祝媛，黄胜，谭洪涛，魏婕
６２１０００）（西南科技大学环境与资源学院，四川绵阳
摘要：由于评价因子与环境质量标准之间的模糊关系，导致传统的评价模型结果的不确定性。本文将模糊理论和神经
网络模型相结合，利用模糊理论的隶属度反映各因子的质量相对状态，从而更精确地识别模糊性。通过模糊神经网络
文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ３６４４（２０１４）０１－００８７－０５
中图分类号：Ｘ８２０．２
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＦｕｚｚｙＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌｉｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＱｕａｌｉｔｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＰｒｏｐｏｓｅｄＰｒｏｊｅｃｔｓ
模型对环境质量标准样本的学习和测试，得出评价等级，并与模糊综合评价方法进行对比，实验结果表明，模糊神经
网络模型用于环境质量评价是可行的，且比模糊综合评价方法更为客观、合目；模糊神经网络模型；模糊综合评价；环境质量评价
ａｎｄｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｗａｓｍｏｒｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｔｈａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｆｕｚｚｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｐｒｏｐｏｓｅｄｐｒｏｊｅｃｔ；ｆｕｚｚｙｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ；ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｆｕｚｚｙｅｖｌａｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ；ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌａｑｕｌａｉｔｙｅｖｌａｕａｔｉｏｎ
ｆｕｚｚｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｗａｓｆｅａｓｉｂｌｅｉｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｑｕａｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
ＺＨＵＹｕａｎ，ＨＵＡＮＧＳｈｅｎｇ，ＴＡＮＨｏｎｇ — ｔａｏ，ＷＥＩＪｉｅ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ＆Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍｉａｎｙａｎｇ，Ｓｉｃｈｕａｎ６２１０００，Ｃｈｉｎａ）