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摘要:
【目的】建立基于现代智能方法的洪水危险性评价模型,进一步提高评价精度,为制定区域防洪规划、实现洪水资源安全利用提供决策依据。【方法】鉴于可变模糊识别模型相对差异度函数构造困难、计算量大的不足,利用集对分析方法直接构造可变模糊识别模型相对差异度函数,进而通过确定指标权重,将洪水样本不同指标相对差异度综合为样本隶属度,建立基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型,并将其应用于长江下游南京站历史洪水样本的等级评价中,实现对不同洪水样本危险等级的分类排序。【结果】实例应用表明,采用基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型确定的洪水样本危险等级差异明显、分辨率高,与投影寻踪方法确定的洪水分类结果基本一致,有效避免了模型参数取值的主观随意性给评价结果带来的不确定性。【结论】基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型计算过程简便、可行,结果稳健、可靠,在缺乏标准评价等级资料的复杂系统综合评价问题中具有一定的推广应用价值。
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文献信息
篇名 基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型
来源期刊 西北农林科技大学学报:自然科学版 学科 地球科学
关键词 集对分析 可变模糊识别 洪水危险性评价 隶属度 洪水资源利用
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 农田水利与建筑工程
研究方向 页码范围 221-226
页数 6页 分类号 P333.2|TV213
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
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集对分析
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洪水危险性评价
隶属度
洪水资源利用
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北农林科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-9387
61-1390/S
大16开
陕西杨陵西北农林科技大学北校区40号信箱
52-82
1936
chi
出版文献量(篇)
7709
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6
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110973
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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