劉 森,于雪峰
(1.黑龍江省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,哈爾濱 150080;2.黑龍江大學(xué)水利電力學(xué)院,哈爾濱 150080)
我國幅員遼闊,土地面積廣袤,做好節(jié)水灌溉方案優(yōu)選不僅對(duì)于節(jié)約工程投資有著重要意義,并且對(duì)于節(jié)約水資源,發(fā)揮水資源的最大效益,有著舉足輕重的作用。
節(jié)水灌溉一般主要從工程節(jié)水、方案優(yōu)選等方面進(jìn)行考慮來確定方案的優(yōu)劣。
其中工程節(jié)水措施主要包括渠道防滲技術(shù)、低壓管道輸水灌溉、噴灌技術(shù)、微灌技術(shù)、地下滲灌技術(shù)、地面節(jié)水灌溉等[1]。
方案優(yōu)選因素包括自然因素、技術(shù)因素、經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、管理運(yùn)行因素、農(nóng)業(yè)因素和生態(tài)環(huán)境因素等。
方案優(yōu)選從經(jīng)濟(jì)、管理、運(yùn)行等多方面對(duì)節(jié)水灌溉問題進(jìn)行具體分析,從而制定具體的解決方案,在節(jié)水灌溉的方案中起著決定性作用[2]。
目前用于節(jié)水灌溉方案優(yōu)選的方法很多,比如文獻(xiàn)中的TOPSIS模型、灰色關(guān)聯(lián)投影法、模糊綜合評(píng)判、集對(duì)分析法等,以上這些方法在節(jié)水灌溉優(yōu)選中各有優(yōu)缺點(diǎn)[3]。
以上方法有的主要分析各種因素在灌溉方案優(yōu)選中的權(quán)重,也有的主要分析模型在方案優(yōu)選中的重要作用[4]。
本文主要針對(duì)模型來說明模糊聚類在節(jié)水灌溉方案優(yōu)選中的重要作用。
設(shè)有待聚類的n個(gè)樣本組成集合
每個(gè)樣本用m個(gè)指標(biāo)特征值向量表示
則可用m,x,n階指標(biāo)特征值矩陣:
對(duì)樣本集進(jìn)行聚類。
式中:Xij為聚類樣本j指標(biāo)i的特征向量,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n 。
由于m個(gè)指標(biāo)特征值物理量的量綱不同,在進(jìn)行聚類時(shí)要先消除指標(biāo)特征值物理量量綱的影響,使指標(biāo)特征值規(guī)范化,規(guī)格化數(shù)在閉區(qū)間[0,1]范圍內(nèi)[5-6]。
采用何種類型的規(guī)格化公式,可根據(jù)實(shí)際問題而定、矩陣X經(jīng)規(guī)格化后變?yōu)橹笜?biāo)特征值規(guī)格化矩陣
式中:rij為指標(biāo)特征值規(guī)范化數(shù)。
設(shè)將n個(gè)樣本依據(jù)樣本的m個(gè)指標(biāo)特征值,按c個(gè)類別(級(jí)別)進(jìn)行聚類[7-8],其模糊聚類矩陣為:
式中:uhj為樣本j歸屬于類別h的相對(duì)隸屬度,h=1,2,…c。
滿足條件:
設(shè)類別h的m個(gè)指標(biāo)特征值稱為該類的聚類中心,則c個(gè)類別的指標(biāo)特征值可用m,X,c階模糊聚類中心矩陣:
來表示。
式中:sih為類別h指標(biāo)i的特征值規(guī)范化數(shù),0≤Sih≤1。
聚類樣本j的m個(gè)指標(biāo)特征值用向量表示為:
指標(biāo)h的m個(gè)特征值即h類的聚類中心向量表示為:
在模糊聚類中考慮不同指標(biāo)對(duì)聚類的作用不同,設(shè)指標(biāo)全向量為:
已知矩陣S求解矩陣U:
利用求出的U求解s矩陣:
求解步驟共有4點(diǎn):
1)給定uhj與sih所要求滿足的精度ε1與ε2。
2)假設(shè)一個(gè)滿足約束條件式7、8、9,矩陣元素不全相等的初始模糊聚類矩陣
L某節(jié)水灌溉工程有管道工程、噴灌、滴灌、小管出流灌溉4個(gè)建設(shè)方案(分別為A、B、C、D)供選擇,各方案評(píng)價(jià)指標(biāo)見表1。
表1 各方案評(píng)價(jià)指標(biāo)值
計(jì)算步驟如下:
1)利用式4將指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范化:
由于本文主要針對(duì)模糊聚類模型進(jìn)行分析,權(quán)重采用文獻(xiàn)[2]權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。
2)權(quán)重矩陣:
W=[0.1219 0.11 0.1071 0.1081 0.1094 0.1089 0.1191 0.1134 0.1021]
3)計(jì)算級(jí)別c采用2級(jí)進(jìn)行計(jì)算。
4)評(píng)價(jià)結(jié)果見表2。
表2 評(píng)價(jià)結(jié)果
由表2可知,方案A對(duì)于優(yōu)的隸屬度最大為最優(yōu)方案,其次為方案D,再次為方案B,最后為方案C。這與文獻(xiàn)[2]的評(píng)價(jià)結(jié)果完全一致。
結(jié)論共有2點(diǎn):
1)本文所用的模糊聚類方法的評(píng)價(jià)結(jié)果可信度較高,對(duì)于節(jié)水灌溉方案選擇可以提出準(zhǔn)確的依據(jù)。
2)本文4個(gè)方案對(duì)于優(yōu)的隸屬度差別較大,方案排序一目了然,便于讀者接受。
[1]李潔,高新波,焦李成.基于特征加權(quán)的模糊聚類新算法[J].電子學(xué)報(bào),2006(01):91-94.
[2]郭法強(qiáng),楊昕馨,姚鵬亮.TOPSIS模型的節(jié)水灌溉方案優(yōu)選[J].水利與建筑工程學(xué)報(bào),2009,07(03):84-86.
[3]門寶輝.選擇節(jié)水灌溉方式的灰色關(guān)聯(lián)投影法[J].沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2004(Z1):109-112.
[4]莊恒揚(yáng),沈新平,陸建飛.模糊聚類計(jì)算方法的理論分析[J].江蘇農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào),1998(03):37 -41.
[5]高軍省.節(jié)水灌溉方案優(yōu)選的集對(duì)分析方法[J].2010(12):85-87.
[6]陳守煜.工程模糊集理論與應(yīng)用[M].北京:大連理工大學(xué)出版社,2009:49-51.
[7]馬軍,邵陸.模糊聚類計(jì)算的最佳算法[J].軟件學(xué)報(bào),2001(04):106-109.
[8]王秀珍.模糊聚類分析法及其應(yīng)用[J].長沙大學(xué)學(xué)報(bào),1999(04):46-49.
[9]陳守煜,韓曉軍,王建明.模糊聚類、識(shí)別、優(yōu)選統(tǒng)一理論與循環(huán)迭代模型[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào),2004,44(06):883-886.
[10]鄧輝,孫增圻,孫富春.控制理論與應(yīng)用[J].2001,18(02):171-175.