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188宝金博页面版: 水利工程安全评价的主客观融合赋权模型初探

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文档格式:PDF | 页数:2 | 浏览次数:34 | 上传日期:2013-10-13 16:27:44 | 文档星级:
第 !" 卷增刊! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !水 利 水 电 科 技 进 展!##" 年 $!!月作者简介: 叶新霞 ($%&%—),女,江苏扬州人,硕士研究生,从事水利规划与水利经济研究’水利工程安全评价的主客观融合赋权模型初探叶新霞,张瑶兰,周旭云(河海大学水利水电工程学院,江苏 南京!$##%()摘要: 简介层次分析法主观赋权模型、人工神经网 络客观赋权模型和因 子分析法客观赋权模型 ’ 基于最优理论的融合原理, 融合这 ) 种赋权方法, 尝试建立了 水利工程安全评价的主客观融合赋权模型, 并用 工程实例初步验证了 其确定权重的合理性’关键词: 层次分析法; 人工神经网络; 因 子分析法; 主客观融合赋权模型中图分类号: *+,$)文献标识码: -文章编号: $##.!&."& (!##")#&!##"!!#!水利工程安全评价中确定权重的方法[$]大致可分为两类: 客观赋权法和主观赋权法’ 客观赋权法是依据决策矩阵提供的信息来确定权重的一种方法,如因子分析法、熵值法、 多目 标优化方差法、 相关系数法’ 主观赋权法是依据各指数的主观重视程度进行赋权的一种方法, 如层次分析法、 /01234 法、 环比评分法、二项系数法、 专家打分法等’ 人工神经网络赋权法是近几年兴起的赋权方法, 本文将人工神经网络赋权法归入客观赋权法’ 客观赋权法以原始数据为基。üТ砣范ㄈㄖ,虽然其客观性很强,但是仅仅简单地考虑了各数据之间的联系,且其要求的信息量较大,很难收集’ 主观赋权法主要依靠人们的经验和知识确定各因素的相对重要性, 虽然在一定程度上反映了实际情况, 但是忽视了实测的样本信息,带有很大的主观性和随机性,往往会偏离客观实际’ 为了更加合理地给各评价指标赋权,应该对由多种方法确定的权重进行融合’!层次分析法主观赋权模型层次分析法[!]是目前使用较为普遍的一种赋权方法,利用层次分析法推算因素的权重分配可较大幅度地减少人们的主观因素,其主要步骤为:"确定目标和评价因素集’#构造判断矩阵’$计算重要性排序’ 由判断矩阵求出最大特征值所对应的单位特征向量’%进行一致性检验’ 如判断矩阵的一致性不能满足,就需要调整判断矩阵,直到具有满意的一致性为止’"人工神经网络客观赋权模型人工神经网络模型[)]有多种多样, 各有其特点和用 途, 如 56 算法、 统计算法、 7819304: 算法、 -;*算法和 <828=0= 算法’ 其中, 56 神经网络模型的理论比较完善,方法比较成熟’ 典型的 56 网络具有三层结构,即输入层、 隐含层和输出层 (图 $) ’ 56 网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成, 其基本步骤为:"收集工程各影响因素的初始值及其对应的评价值,组成 $# > !# 组训练模式对’#给网络的连接权及阈值赋初始值’$计算隐含层单元的输入和输出值’%计算输出层单元的输入和输出值’&计算输出层、隐含层单元的一般误差’’调整隐含层至输出层的权值及输出层各单元的阈值’(更新学习模式,重新训练网络,直至误差小于某指定值或者学习次数小于某指定值’图 $三层 56 网络结构#因子分析法客观赋权模型因子分析法["]是一种多元统计分析方法, 它从所研究的全部原始变量中将有关信息集中起来, 通过探讨相关矩阵的内部依赖结构, 将多指标综合成少数因子 (综合指标), 再现指标与因子之间的相关?!"?

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