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        關(guān)門山水庫除險(xiǎn)加固效益后評價(jià)

        2020-06-11 07:17:48孟照宇
        黑龍江水利科技 2020年5期
        關(guān)鍵詞:投影效益權(quán)重

        孟照宇

        (本溪市本溪縣水務(wù)和移民事務(wù)服務(wù)中心,遼寧 本溪 117100)

        1 研究背景

        對于病險(xiǎn)水庫的加固整治,國外主要側(cè)重于水庫風(fēng)險(xiǎn)災(zāi)害機(jī)制和成因方面的研究,而國內(nèi)一些學(xué)者對水庫加固治理方面也有所涉及[1-3]。例如,徐冬梅等為探究震損水庫的運(yùn)行狀況,采用模糊聚類法科學(xué)評價(jià)了水庫加固影響因素順序;鈕新強(qiáng)等總結(jié)分析了水庫病害特點(diǎn)及其相關(guān)因素,提出了加固整治施工技術(shù)措施;王寧等將模擬退火與AHP法相耦合,綜合分析了水庫加固整治的綜合效益;胡江等對水庫增量收益和潰壩損失運(yùn)用生命質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行了計(jì)算分析;侯炳江等運(yùn)用博弈論法確定了指標(biāo)組合權(quán)重,并將水資源質(zhì)量狀況利用組合賦權(quán)-云模型給予綜合評價(jià),實(shí)例應(yīng)用取得了較好成效;李影等從環(huán)境、變形和滲流3方面選擇大壩安全評價(jià)要素,利用正態(tài)云評估了大壩安全狀態(tài),然而這些方法通常無法較好的確定各方法的權(quán)重矩陣[4-9]。采用云模型確定水庫加固效益后評價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí),考慮到人為主觀性對初始權(quán)重的影響較大,文章將傳統(tǒng)的云模型利用組合權(quán)重加以改進(jìn),并對各參評要素的隸屬度利用條件云模型計(jì)算,更加系統(tǒng)、客觀的反映水庫加固效益水平,為水庫管理維護(hù)和加固整治方案優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。

        2 改進(jìn)的云評價(jià)模型

        2.1 構(gòu)建指標(biāo)體系

        科學(xué)評價(jià)水庫加固效益可為工程建設(shè)提供指導(dǎo),為制定和改進(jìn)治理方案提供幫,這是組成病險(xiǎn)水庫整治工作的重要基礎(chǔ)和條件。受數(shù)據(jù)資料等條件限制,文章從環(huán)境、社會和經(jīng)濟(jì)3個(gè)方面選擇15項(xiàng)后評價(jià)因子,遵循層次性、系統(tǒng)性和科學(xué)性等原則構(gòu)建評估體系見表1。

        2.2 評價(jià)等級與標(biāo)準(zhǔn)

        根據(jù)水庫加固整治目標(biāo)要求和項(xiàng)目后評價(jià)管理辦法,結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和工程建設(shè)實(shí)際情況將后評價(jià)等級劃分為Ⅰ-V級,所對應(yīng)的評語為極佳、較好、一般、較差、極差。由于不同地區(qū)的發(fā)展程度和建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)存在較大差異,設(shè)定判別定量指標(biāo)達(dá)到預(yù)期效益的程度為實(shí)測值與預(yù)期值的比值,由此更加合理的確定等級閾值,運(yùn)用置信度法最終評判水庫加固效益等級,具體見表2。

        表1 水庫加固整治效益后評估體系

        表2 水庫加固效益后評價(jià)等級與初始值

        2.3 改進(jìn)云模型求權(quán)重

        云模型將樣本的隨機(jī)性和關(guān)聯(lián)性運(yùn)用一定隨機(jī)性的樣本點(diǎn)值分析,通過云發(fā)生器和超熵He、熵En、期望Ex三個(gè)特征值實(shí)現(xiàn)樣本的定量與定性的轉(zhuǎn)換處理。云模型可以用于指標(biāo)等級和權(quán)重的計(jì)算,一般將云發(fā)生器分為條件、逆向和正向云3種類型,具體見圖1。

        2.3.1 云模型求解初始權(quán)重

        結(jié)合初始權(quán)值和云發(fā)生器求解特征值,然后增大云滴數(shù)獲取相應(yīng)的權(quán)重,詳細(xì)流程如下:

        圖1 云發(fā)生器類型

        步驟一:對于各參評要素邀請一定數(shù)量的專給予初始權(quán)重,He、En、Ex三個(gè)特征值利用逆向云發(fā)生器求解,將樣本數(shù)n及其數(shù)值xi求解方差S2及其Ex值,計(jì)算式如下:

        (1)

        (2)

        根據(jù)下式描述數(shù)域中定性語言可被接受的區(qū)間,即利用下式求解熵值En:

        (3)

        采用超熵He反映云滴的凝聚程度和待評對象的不確定程度,因此可利用超熵值表征事物存在的隨機(jī)性與模糊性,依據(jù)熵和樣本方差求解超熵He,其表達(dá)式為:

        (4)

        En′=randn(1)×He+En

        (5)

        (6)

        結(jié)合以上運(yùn)算結(jié)果,利用用Matlab軟件和下述公式求解確定度μ,即:

        (7)

        云模型將主、客觀賦權(quán)法相耦合的組合賦權(quán)法較為常用,為進(jìn)一步提升權(quán)重的合理性和客觀性,文章考慮將多種熵權(quán)法相結(jié)合求解指標(biāo)權(quán)重。

        2.3.2 熵權(quán)法求解權(quán)重

        運(yùn)用熵權(quán)法求解指標(biāo)權(quán)重的詳細(xì)流程和公式如下:

        步驟一:設(shè)m、n為參評樣本數(shù)和評價(jià)指標(biāo)數(shù),參評指標(biāo)k關(guān)于評價(jià)樣本j的標(biāo)準(zhǔn)化值為rjk,結(jié)合規(guī)范化公式和已有觀測資料構(gòu)造初始矩陣R=(rjk)m×n。

        步驟二:采用公式(8)、(9)獲取各指標(biāo)的熵,即:

        (8)

        (9)

        其中,fjk=0的情況下,lnfjk值取0,從而使得以上公式更加合理。

        步驟三:各指標(biāo)權(quán)重利用以下公式求解,表達(dá)式為:

        (10)

        2.3.3 投影尋蹤法計(jì)算權(quán)重

        加速遺傳算法RAGA是一種全局擇優(yōu)的概率搜索法,該方法依據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中生物遺傳和進(jìn)化過程實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)問題的模擬分析,其主要內(nèi)容包括選擇、交叉和變異等過程,文章利用該方法求解最優(yōu)投影方向,主要流程為:

        步驟一:根據(jù)規(guī)范化處理公式和已有觀測數(shù)據(jù)資料構(gòu)造初始矩陣R=(xij)m×n,其中m、n為參評樣本數(shù)和評價(jià)指標(biāo)數(shù),參評指標(biāo)j關(guān)于評價(jià)樣本i的標(biāo)準(zhǔn)化值為xjk。

        步驟二:投影尋蹤模型一般利用線性投影法將高維數(shù)據(jù)其轉(zhuǎn)化至一維線性空間上,運(yùn)用單位投影向量a=(a1,a2,…,an)對應(yīng)的投影值Zi實(shí)現(xiàn)n維數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,表達(dá)式為:

        (11)

        采用下述公式作為構(gòu)造的投影函數(shù),即:

        Q(a)=S(a)d(a)

        (12)

        式中:S(a)、d(a)為分別為投影值Zi的標(biāo)準(zhǔn)差和局部密度。

        (13)

        (14)

        步驟三:參評要素和待評樣本確定的情況下,投影方向a為改變投影函數(shù)Q(a)的唯一變量,以此利用投影方向描述數(shù)據(jù)特,而可能出現(xiàn)函數(shù)值最大的方向即為最佳投影方向a*。通過構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)實(shí)現(xiàn)非線性最優(yōu)求解問題與最佳投影方向的轉(zhuǎn)換,數(shù)學(xué)公式為:

        maxQ(a)=S(a)×d(a)

        (15)

        (16)

        經(jīng)50次迭代運(yùn)算和RAGA模型求解,最終獲取各參評因子的權(quán)重。

        2.3.4 組合權(quán)重的計(jì)算

        最終的權(quán)重計(jì)算公式如下:

        (17)

        (18)

        式中:Y(i,j)、Z(j)為參評因子j利用計(jì)算方法i獲取的的權(quán)重以及隨機(jī)生成的參評因子j的權(quán)重;m、n為權(quán)重計(jì)算方法數(shù)和參評因子數(shù)。

        2.4 條件云模型計(jì)算指標(biāo)隸屬度

        針對水庫除險(xiǎn)加固效益后評價(jià)各項(xiàng)指標(biāo)等級利用X條件云發(fā)生器來求解,詳細(xì)流程如下:

        步驟一:依據(jù)參評樣本實(shí)際情況和建設(shè)目標(biāo)要求,確定各評價(jià)指標(biāo)等級標(biāo)準(zhǔn)S與評價(jià)目標(biāo)指標(biāo)值X。

        步驟二:針對不同評價(jià)等級下各指標(biāo)隸屬度利用云模型的3個(gè)特征值求解,其計(jì)算公式如下:

        (19)

        式中:Exij、Enij為第j個(gè)評價(jià)等級中效益后評價(jià)因子i的期望與熵;Sij,min、Sij,max為第j個(gè)評價(jià)等級中效益后評價(jià)因子i的下限與上限值;He為反映變量不確定程度的超熵,一般條件下依據(jù)經(jīng)驗(yàn)或?qū)嶒?yàn)確定,結(jié)合有關(guān)資料設(shè)定云滴數(shù)m取1000,超熵He取0.01。

        經(jīng)1000次重復(fù)迭代運(yùn)算獲取U=(μij1,μij2,…,μij1000),依據(jù)下述公式求解最終的各評價(jià)因子確定度,即:

        (20)

        (21)

        評判水庫加固效益后評價(jià)等級的方法為置信度準(zhǔn)則,利用以下方法確定參評因子i的評價(jià)等級和整體評價(jià)等級,即:

        (22)

        (23)

        其中,置信度λ的取值區(qū)間通常為0.5-0.7,λ越大則評價(jià)結(jié)果可靠性越高。

        3 實(shí)例應(yīng)用

        3.1 工程概況

        關(guān)門山水庫位于小湯河支流,該水庫是一座以工農(nóng)業(yè)供水為主,兼顧養(yǎng)殖、發(fā)電、防洪等功能的水利工程。水庫控制流域176.77 km2。水庫設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)為100a一遇,設(shè)計(jì)水位373.9 m,相應(yīng)庫容6400萬m3;校核標(biāo)準(zhǔn)為10000a一遇,校核水位377.7 m,總庫容8100萬m3,壩頂高程379.0m,防浪墻頂工程380.5 m,正常高水位372.1m,死水位341 m,防洪限制水位370.4 m。水庫的安全運(yùn)行對下游小市鎮(zhèn)乃至本溪市的國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮著不可替代的作用。水庫由大壩、輸水洞、溢洪道3部分組成。根據(jù)書面和現(xiàn)場鑒定結(jié)果,關(guān)門山水庫的滲流安全、金屬結(jié)構(gòu)和防洪標(biāo)準(zhǔn)為C、B、A級。

        3.2 權(quán)重計(jì)算

        根據(jù)各子系統(tǒng)中每個(gè)參評指標(biāo)權(quán)重和云模型求解的子系統(tǒng)權(quán)重占比,結(jié)果顯示模擬權(quán)重符合正態(tài)分布特征,加固效益后評價(jià)指標(biāo)權(quán)重運(yùn)用求均值法來確定見表3。

        表3 云模型確定指標(biāo)初始權(quán)重

        從表3可以看出,各參評指標(biāo)權(quán)重利用云模型求解時(shí),主觀傾向性影響較為顯著,從而使得不同指標(biāo)間存在較大差距。因此,文章運(yùn)用熵權(quán)法、投影尋蹤法和改進(jìn)的云模型確定指標(biāo)組合權(quán)重,見表4。

        表4 水庫加固效益后評價(jià)指標(biāo)組合權(quán)重

        根據(jù)表4可知,較單純云模型求解的各個(gè)指標(biāo)權(quán)重改進(jìn)云模型法有了一定的修正,在組合評價(jià)過程中權(quán)重較小的指標(biāo)有了增大,而原本貢獻(xiàn)率較大的要素仍處于相對優(yōu)勢。

        3.3 效益評價(jià)等級

        通過改進(jìn)超熵、熵、期望3個(gè)特征值的等級邊界條件,利用條件云模型獲取關(guān)門山水庫各參評指標(biāo)的隸屬度,并對評價(jià)指標(biāo)等級按照置信度準(zhǔn)則評判,λ值為0.6,結(jié)果見表5。

        表5 關(guān)門山水庫加固效益后評價(jià)隸屬度

        續(xù)表5 關(guān)門山水庫加固效益后評價(jià)隸屬度

        從表5可知,關(guān)門山水庫除險(xiǎn)加固整治達(dá)到了預(yù)期的效益值,后評價(jià)達(dá)到一般效益等級,然而仍有個(gè)別參數(shù)未滿足要求,如單位人口保護(hù)投資、單位面積保護(hù)投資和投資回收期等指標(biāo),這些要素均處于較差評價(jià)等級。改進(jìn)云模型評價(jià)結(jié)果與水庫加固工程竣工驗(yàn)收報(bào)告基本一致,可見該模型具有較高準(zhǔn)確性和可靠性。

        4 結(jié) 論

        1)文章從環(huán)境、社會和經(jīng)濟(jì)3個(gè)方面選擇15項(xiàng)典型的加固效果后評價(jià)因子并構(gòu)建評價(jià)體系,將效益后評價(jià)劃分為5個(gè)不同等級。綜合考慮不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和水利工程特點(diǎn),設(shè)定評判指標(biāo)達(dá)到預(yù)期效益的程度為定量指標(biāo)實(shí)測值與預(yù)期值之比,所建立的評價(jià)體系更加廣泛。

        2)文章綜合考慮投影尋蹤法、熵權(quán)法改進(jìn)云模型,各指標(biāo)權(quán)重利用組合法確定,通過修正邊界等級條件和運(yùn)用條件云發(fā)生器獲取等級隸屬度,從而更加科學(xué)合理的處理隸屬度的邊界等級問題,該方法應(yīng)用前景廣泛且評價(jià)結(jié)果可靠。

        3)計(jì)算過程中改進(jìn)云模型仍存在計(jì)算過程復(fù)雜、初始數(shù)據(jù)要求高等問題,未來仍需要進(jìn)一步研究3個(gè)特征值在條件云發(fā)生器中的計(jì)算方法。

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