集對分析理論及其在水土資源系統(tǒng)分析中的應用.pdf

1、水土資源的變化受自然和人為等因素的影響，存在高維、非線性、實測數據信息不完整等特征，已經成為制約區(qū)域水土資源可持續(xù)利用的關鍵因子。隨著人口的不斷增加和經濟的迅速發(fā)展，人類對水土資源的利用不斷加強，對自然資源造成破壞，迫切的需要一種數據處理方法去研究其發(fā)展規(guī)律，及時的采取措施，綜合治理。因此本文建立基于集對分析的水土資源綜合評價和預測新模型，能夠克服因數據高維、非線性等特征，較好地解決了水土資源中的多元復雜性問題。
　　 本文取得

2、了以下四方面的成果：
　　 1.提出基于投影尋蹤的改進集對分析模型。利用最佳投影方向作為指標權重，并通過完善V級相鄰級別聯(lián)系度為-1的不足，假設存在Ⅵ級的指標值，從而得出聯(lián)系度，并應用到實際當中。結果顯示：基于投影尋蹤的改進集對分析模型，能夠客觀確定權重，且權重符合實際規(guī)律，改進后的模型對等級劃分更細致，對檢測數據利用率更高，可應用于各種非線性、非正態(tài)高維數據評價研究中。
　　 2.針對集對分析中差異不確定系數i的取值不

3、確定問題，分別將差異度與同一度和對立度的關聯(lián)度作為i的取值，運用灰色理論中的絕對關聯(lián)度計算方法對i進行求解，并應用到實際評價中，為集對分析中差異系數i的求解提供了新的思路和方法。
　　 3.利用集對分析對傳統(tǒng)物元模型進行優(yōu)化，減少了原模型的復雜度，實現(xiàn)對事物特征不確定性的分析，拓寬了集對物元的應用領域，為解決水土資源的評價問題提供了新方法依據。
　　 4.提出了利用集對分析檢驗和互相關系數統(tǒng)計假設檢驗相結合的方法識別影響

4、水資源變化的主要物理因子，用集對分析方法從同、異、反三方面定量刻畫水資源歷史樣本之間的相似性，然后用多個最相似的歷史樣本的水資源加權平均值作為當前水資源的預測值，進而建立了基于集對分析的水資源相似預測模型（SPA-SF）。利用SPA-SF預測水資源的豐枯變化，物理概念清晰，計算直觀，預測精度較高。這套SPA-SF建模方案簡便有效，預測技術完備，在歷史樣本豐富、代表性高的水文時間序列預測中具有應用價值。
　　 基于以上幾種模型的建