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    基于粗糙集理論的灌區(qū)節(jié)水改造項目后評價模型

    2016-09-13 08:48:58邵紅艷浙江省金華市農(nóng)村水利管理處浙江金華321000
    水電站機電技術(shù) 2016年5期
    關(guān)鍵詞:約簡粗糙集區(qū)分

    邵紅艷(浙江省金華市農(nóng)村水利管理處,浙江 金華 321000)

    基于粗糙集理論的灌區(qū)節(jié)水改造項目后評價模型

    邵紅艷
    (浙江省金華市農(nóng)村水利管理處,浙江 金華 321000)

    粗糙集理論運用到灌區(qū)節(jié)水改造項目評價中是切實可行的。

    粗糙集理論;評價模型;灌區(qū)節(jié)水改造項目

    1 灌區(qū)節(jié)水改造項目評價指標(biāo)體系建立

    在建立灌區(qū)節(jié)水改造項目后評價指標(biāo)體系的時候,應(yīng)該充分考慮工程實施對灌區(qū)的各種影響和節(jié)水改造的綜合效益,以及影響綜合效益的各種因素,建立一個科學(xué)的、完備的、可靠的指標(biāo)體系。還需考慮指標(biāo)之間的相互影響和依賴程度。如果指標(biāo)B的完成或者完成程度是以A指標(biāo)為基礎(chǔ)的,那么只需考查A指標(biāo)即可,不需要把2個指標(biāo)同時納入指標(biāo)體系中?;谶@樣的考慮,指標(biāo)體系不應(yīng)該包含太多的指標(biāo)。過于復(fù)雜、指標(biāo)太多的評價指標(biāo)體系不適合推廣,同時過多的數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的隨機誤差會對整個評價過程有不利的影響。

    本文在參考水利部農(nóng)村水利司《全國大型灌區(qū)續(xù)建配套與節(jié)水改造項目評估工作文件匯編》等文獻的基礎(chǔ)上,建立的指標(biāo)體系包括:項目建設(shè)過程指標(biāo),項目效益指標(biāo),項目管理與改革指標(biāo)、項目可持續(xù)性指標(biāo)等4個一級指標(biāo)。再將這4個一級指標(biāo)繼續(xù)劃分為13個二級指標(biāo)。具體指標(biāo)體系見下頁表1。

    2 基于粗糙集理論的灌區(qū)節(jié)水改造項目評價模型

    2.1評價模型指標(biāo)信息表的設(shè)定

    本文以10個灌區(qū)作為研究對象。為了構(gòu)建評價模型,需要將灌區(qū)資料與指標(biāo)體系匯總到一個信息表中[12]。匯總后的信息表格如下頁表2所示。

    上述信息表用S=<U,R,V,f>表示,其中:U是論域,U={x1,x2…,xn},表示對象的非空有限集合,灌區(qū)后評價中指的是樣本灌區(qū)的集合;R是屬性集合,R={r1,r2…,rn},表示所有指標(biāo)的集合,一個屬性對應(yīng)一個指標(biāo),即一個等價關(guān)系,f:U×R→V,表示一個信息函數(shù),它為每一個屬性賦予一個信息值,即

    2.2評價指標(biāo)連續(xù)屬性離散化

    粗糙集理論只能處理離散化的數(shù)據(jù),所以還需將信息表中指標(biāo)的連續(xù)屬性進行離散化處理。本文通過采用模糊C均值聚類(Fuzzy C-Means Cluster,簡稱FCM)的方法對每一列的屬性值進行聚類,聚類之后的類別編號作為離散化之后的特征值。用離散值”1“,”2“,”3“表示,”1“,”2“,”3“只表示類別,并不表示數(shù)值。

    設(shè)X={x1,x2…,xn}為n元數(shù)據(jù)集合,F(xiàn)CM算法把X劃分為c個模糊子集S1,S2…,Sc。用z1,z2…,zc表示這c個模糊子集的聚類中心,uij表示元素xj對zi的隸屬度,其中i=1,2,…,c,j=1,2,…,n。FCM算法的目標(biāo)函數(shù)其中dij是xj與ci之間的距離,一般可用歐幾里德距離;m>1,是一個可以控制聚類結(jié)果的常數(shù);且uij滿足:…,n。可借助Matlab中的fcm工具箱和相關(guān)函數(shù)來完成FCM算法,將聚類結(jié)果中樣本所屬的類別序號作為它的離散化之后的特征值。

    具體離散化結(jié)果見表3。

    表1 評價指標(biāo)信息表

    表2 評價模型指標(biāo)值表

    表3 評價模型指標(biāo)離散特征值

    2.3評價指標(biāo)集約簡

    粗糙集可處理不精確、不確定和不完整的信息,通過約簡方法可從大量數(shù)據(jù)中求取最小不變集合(核),去除指標(biāo)集中的冗余指標(biāo)。粗糙集可反映指標(biāo)之間的依賴關(guān)系,因此可以對不同類型的指標(biāo)進行區(qū)分,從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律性知識,將不必要的、相對必要的、必要的指標(biāo)進行區(qū)分,從而達到約簡的目的。本文依據(jù)區(qū)分矩陣來約簡指標(biāo)集。構(gòu)建區(qū)分矩陣和區(qū)分函數(shù),應(yīng)用吸收律對區(qū)分函數(shù)進行化簡即可得到所有的約簡集合。

    在包含有n個評價對象和m個評價指標(biāo)的信息系統(tǒng)S中,我們可構(gòu)建區(qū)分矩陣。S對應(yīng)的區(qū)分矩陣M是一個n×n的矩陣。Mij={r∈R|f(xi,r)≠f(xj,r)}(i,j=1,2,…,n)。本文中的區(qū)分矩陣見表4。引入一個布爾函數(shù),對每個屬性r∈R,指定一個布爾變量r。若M≠Φ,則布爾函數(shù)為表示;若M=Φ,則布爾函數(shù)為1。所以區(qū)分函數(shù)f(r)=

    表4 區(qū)分矩陣

    表5 約簡結(jié)果

    根據(jù)文獻[13]中的方法,可大大節(jié)省對區(qū)分函數(shù)的化簡時間。具體約簡的指標(biāo)集見表5,約簡集的組合情況不止一種,在充分考慮評價指標(biāo)的科學(xué)性、系統(tǒng)性、層次性、信息來源可靠性、實效性、可操作性等的基礎(chǔ)上,選取第20個集合,即c,g,h,k,l,m為最后的約簡指標(biāo)集,這6個指標(biāo)具有一定代表性,符合上述要求。

    2.4評價指標(biāo)權(quán)重的計算

    經(jīng)過屬性約簡后,得到約簡指標(biāo)集P={r1,r2,…,rm},由約簡的定義可知,P中的屬性都是必要的,但屬性的重要度要根據(jù)粗糙集中運用知識信息量對屬性的重要度進行計算,計算出各個指標(biāo)的重要度SP(ri)(i=1,2,…,m)。但是基于屬性重要度確定指標(biāo)權(quán)重是基于等價關(guān)系的分類,但是等價關(guān)系的分類過細(xì),可能會出現(xiàn)無法確定指標(biāo)屬性重要度的情況。因此,將等價關(guān)系擴充為模糊等價關(guān)系,從而放松分類的寬度,增大粗糙集的知識粒度[14-15]。如果要在模糊等價關(guān)系的基礎(chǔ)上建立粗糙集,需要根據(jù)相似度λ的取值來確定模糊等價關(guān)系,根據(jù)陳懿偉等人的研究[16],相似度λ的取值范圍為[0.8,1],λ的取值越大,則對論域U的劃分則越詳細(xì)。當(dāng)λ分別取值為0.93,0.92, 0.90時所相對應(yīng)的對論域的劃分情況分別是9類,7類,6類。本文根據(jù)不同λ取值對論域U的劃分情況,選取λ=0.93。

    模糊等價關(guān)系P對論域U的劃分為U/ind(P),模糊等價關(guān)系P的知識信息量是I(P)。去掉ri=c時,模糊等價關(guān)系P-{c}對論域U的劃分為U/ind (P-{c}),相對應(yīng)的模糊等價關(guān)系的知識信息量為I (P-{c}),則指標(biāo)c的屬性重要度SP(c)=I(P)-I(P-{c})。

    將以上各指標(biāo)的屬性重要度經(jīng)過歸一化處理之后即可得到各自的權(quán)重,具體結(jié)果見表6。根據(jù)表6的結(jié)果,h指標(biāo)的權(quán)重最大,g、m次之。h、g指標(biāo)反映的是項目的管理情況,m指標(biāo)反映的是項目的可持續(xù)性,項目的管理情況和可持續(xù)性是項目順利開展的基礎(chǔ)和重要保證;合理、科學(xué)、高效的管理,具有可持續(xù)性,同樣也是項目取得成果和效益重要基礎(chǔ)。c指標(biāo)反映的是項目過程,k、l指標(biāo)反映的是項目效益。若是項目無法順利開展,那么就更談不上項目的過程和取得的效益,所以相對于前面3個指標(biāo)來說c、k、l的權(quán)重較小??梢?個指標(biāo)的權(quán)重大小合理,符合實際情況。

    表6 指標(biāo)權(quán)重和重要度

    2.5綜合評價值的計算

    將約簡之后的指標(biāo)集中所包含的各個指標(biāo)的屬性值歸一化處理之后,分別與各個指標(biāo)的權(quán)重相乘即可計算得到每個灌區(qū)節(jié)水改造項目后評價的綜合評價值。

    其中V是綜合評價值,B'是經(jīng)過約簡的指標(biāo)集原始數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化處理之后的矩陣,W是權(quán)重,bij是約簡指標(biāo)集中的原始數(shù)據(jù),n=1,2,…,10,m=1,2,…,5。具體綜合評價值以及排序見表7。

    表7 綜合評價值以及排名

    3 結(jié)論

    (1)本文構(gòu)建了基于粗糙集理論對灌區(qū)節(jié)水改造項目后評價模型,對灌區(qū)進行了綜合評價,計算得到了被評價灌區(qū)的綜合評價值和排序。結(jié)果證明,將粗糙集理論運用到灌區(qū)節(jié)水改造項目評價中是切實可行的。

    (2)在建立后評價指標(biāo)體系時,充分考慮了指標(biāo)之間的相互影響和相互依賴關(guān)系,運用區(qū)分矩陣和區(qū)分函數(shù)對初選的13個二級指標(biāo)進行約簡,從眾多約簡結(jié)果中選擇有一組具有代表性的指標(biāo)組合,此組合中包含6個指標(biāo),這6個指標(biāo)是能充分反映灌區(qū)節(jié)水改造項目實施結(jié)果的重要因素。

    (3)根據(jù)粗糙集屬性重要度確定了約簡后指標(biāo)的權(quán)重。本文將等價關(guān)系擴充到模糊等價關(guān)系,有效克服了等價關(guān)系分類過細(xì)的特點,并且增加了粗糙集的知識粒度,放寬了分類寬度,使確定的權(quán)重更加客觀合理。

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    S274

    A

    1672-5387(2016)05-0034-04

    10.13599/j.cnki.11-5130.2016.05.012

    2016-02-26

    邵紅艷(1974-),女,高級工程師,研究方向:水利水電工程。

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