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191.
192.
193.
城市防洪规划方案的综合优选是一个涉及到政治、社会、经济、环境等多准则、多因素的复杂多目标决策问题.针对目前各种常用的综合优选模型应用中存在的指标权重选择及转换问题,利用模糊优选神经网络模型,构造了合理的网络拓扑结构并将模型应用于某城市的防洪规划方案综合优选中.实例结果表明,此模型不仅避免了对指标权重的处理问题,而且明显加快了BP网络的收敛速度. 相似文献
194.
遥感数据的模糊不确定性及其处理方法探讨 总被引:11,自引:0,他引:11
通过对遥感数据生成机理的分析,得出遥感数据存在不确定性,并进一步论证了不确定性中含有模糊不确定性,这样对遥感数据的不确定性处理更加全面和合理,从而达到提高遥感数据的精度和消除遥感数据不确定性的目的。综合国内外对遥感数据模糊不确定性的处理研究,探讨了几种处理方法,发现还没有一种方法能圆满解决遥感数据的模糊不确定性。 相似文献
195.
54与80坐标系转换数学模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
54北京坐标系与80西安坐标系转换计算,属54系与80系不同参考椭球下高斯—克吕格投影数据转换计算,因全国不同区域重力场的变化而无法用一个固定的参数或公式推算,能否另辟途径实现其精确算法。应用多元统计分析基础理论,研究二者互换随机数学模型,以福建省区域为例,成功实现大批数据坐标转换。 相似文献
196.
以宿南矿区不同时期形成的采煤塌陷塘(芦岭塘、朱仙庄#1塘和#2塘)为研究对象,于2017年先后采集夏季和冬季水样,运用piper三线图、相关性分析、改进模糊综合评价法等,对其水环境质量进行分析评价与比较,得到以下结论:①芦岭塘、朱仙庄#1塘夏、冬两季水化学类型均为HCO_3―Na·Mg型,朱仙庄#2塘为SO_4―Na·Mg·Ca型。②三个塌陷塘水的TDS、pH、EC变化趋势为朱仙庄#1塘>朱仙庄#2塘>芦岭塘,其季节变化趋势均为夏季>冬季; ORP变化趋势为朱仙庄#2塘>芦岭塘>朱仙庄#1塘,其季节性变化趋势为冬季>夏季。③改进的模糊综合评价结果表明,三个塌陷塘夏季水质较差,主要受人为污染影响;冬季芦岭塘、朱仙庄#1塘水质良好,受污染小;朱仙庄#2塘冬季水质与夏季相近,均较差,主要受投加鱼食料的影响。 相似文献
197.
基于滨海环境资源特点的大连旅游承载状态评价 总被引:2,自引:0,他引:2
旅游环境承载力涉及多维度属性相互制约影响,而传统方法中对于各属性间影响程度及游客偏好选择的判定则较多依赖于个体的主观感知。因此,针对处理多属性综合评价中存在的模糊性及主观性,提出基于蒙特卡罗模拟修正的模糊综合评价模型。结果表明,借助上述模糊综合评价修正模型针对大连滨海旅游环境承载力进行解释与分析,成功缓解了在模型度量与数据分析环节所出现的主观偏误缺陷,从而有效提升了大连市滨海旅游景区有关阈值综合评价体系的科学性与稳健性。评价结果表明,当前大连市滨海旅游环境承载力状态可以判定为“适载”;在影响滨海旅游环境承载力的6项要素中,游憩环境要素与气候要素的评价分数较高,最低评分数值指标为景区游客管理状态。 相似文献
198.
基于模糊物元模型的中国旅游生态安全评价及障碍因子诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于DPSIR模型构建旅游生态安全评价指标体系,利用模糊物元模型对中国31个省(市、区)(不含港澳台)旅游生态安全进行动态评价,并运用空间自相关分析空间格局演化特征。同时借助障碍度模型,对旅游生态安全的障碍因子进行诊断。结果表明:① 旅游生态安全呈现出波动增长的“W”型演化趋势。2013—2016年中国旅游生态安全在空间上呈现出“东部高、西部低”的分布格局,但随着时间推移,出现“北部高、南部低;中间高、两边低”的格局变化;② 从全局来看,2013—2017年中国旅游生态安全在空间上呈现出显著的空间集聚分布的特点,但集聚程度有逐渐下降的态势。从局部关联来看,各省旅游生态安全空间分布存在着空间集聚特征和省域间的空间依赖性;③ 各省旅游生态安全障碍因子存在显著差异,障碍度高于10%的障碍因子较多,主要的障碍因子有旅游经济密度、游客密度、烟尘排放、生活垃圾处理率和污水处理率等。因此,在大力发展旅游业时,需充分考虑经济发展程度和旅游生态安全提升能力;同时还要注意旅游政策与环境保护政策的协调性。 相似文献
199.
200.
Quantitative assessment of vulnerability is a core aspect of wetland vulnerability research. Taking Baiyangdian (BYD) wetlands in the North China Plain as a study area and using the ‘cause-result’ model, 23 representative indicators from natural, social, sci-tech and economic elements were selected to construct an indicator system. A weight matrix was obtained by using the entropy weight method to calculate the weight value for each indicator. Based on the membership function in the fuzzy evaluation model, the membership degrees were determined to form a fuzzy relation matrix. Finally, the ecological vulnerability was quantitatively assessed based on the comprehensive evaluation index calculated by using a composite operator to combine the entropy weight matrix with the fuzzy relation matrix. The results showed that the ecological vulnerability levels of the BYD wetlands were comprehensively evaluated as Grade II, Grade Ⅲ, Grade IV, and Grade Ⅲ in 2010, 2011-2013, 2014, and 2015-2017, respectively. The ecological vulnerability of the BYD wetlands increased from low fragility in 2010 to general fragility in 2011-2013, and to high fragility in 2014, reflecting the fact that the wetland ecological condition was degenerating from 2010 to 2014. The ecological vulnerability status then turned back into general fragility during 2015-2017, indicating that the ecological situation of the BYD wetlands was starting to improve. However, the ecological status of the BYD wetlands on the whole is relatively less optimistic. The major factors affecting the ecological vulnerability of the BYD wetlands were found to be industrial smoke and dust emission, wetland water area, ammonia nitrogen, total phosphorus, rate of industrial solid wastes disposed, GDP per capita, etc. This illustrates that it is a systematic project to regulate wetland vulnerability and to protect regional ecological security, which may offer researchers and policy-makers specific clues for concrete interventions. 相似文献