[发明专利]基于组合权重的地表水水质评价方法

权利要求书

1.一种基于组合权重的地表水水质评价方法，其特征在于它的步骤如下：

1)首先选取实际监测水质指标中的溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮、化学需氧量、五日生化需氧量、重金属铜、重金属铬、重金属铅、氰化物、氟化物、硝酸盐、挥发酚、石油类、粪大肠菌群，建立水质评价体系，然后使用主观赋权法层次分析法、客观赋权法熵值法和超标加权法获取水质指标的三组权重向量，并且使用基于理想点法的权重合成方法进行权重合成，确定水质指标的组合权重；

2)将所选取的水质指作为一组证据，计算各个证据对于各水质类别的基本信任分配，然后使用基于组合权重的证据加性合成规则进行证据合成；

3)根据证据合成结果，选取信任度最高的水质类别作为该水质评价类别，并根据各水质类别的信任度变化进行水质变化趋势的分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于组合权重的地表水水质评价方法，其特征在于所述的步骤1)为：

1)计算水质指标的主观权重

使用层次分析法计算水质指标的主观权重，根据所选取的水质指标，建立水质指标递阶层次结构，并进行各层次指标间的两两比较，建立判断矩阵，然后使用特征根法计算各指标的权重；

2)计算水质指标的超标权重

使用超标加权法计算水质指标的超标权重，若指标超标严重，则给该指标分配较大的权重，以突出超标污染物对于人体的影响，超标权重计算式为：

wj=cj/sjΣj=1ncj/sj---(1)]]>

式中w_j表示第j个水质指标的权重，c_j表示第j个指标的实际监测值，s_j表示第j个指标的判别标准值，s_jk表示第j个水质指标第k级标准值，其中：

sj=1dΣk=1dsjk,k=1,2,···5;d=5---(2);]]>

3)计算水质指标的熵权

使用动态熵值法确定水质指标的熵权，假设不同监测时刻下的m个水质样本n个评价指标的原始数据构成矩阵[a_ij]m×n，采用极差变换法进行规范化处理得到规范化矩阵[b_ij]m×n，第j个指标的m个监测值构成一个时间序列，则第j个指标的熵权计算公式为：

wj=1-Hjn-Σj=1nHj---(3)]]>

其中：

Hj=-kΣi=1mfijlnfij,j=1,2,···n---(4)]]>

式中fij=bij/Σi=1mbij,k=1/lnm,]]>并且假定，当f_ij＝0时，f_ijlnf_ij＝0，

熵权的大小反应了水质指标的差异性，和包含水质信息量的多少，通过不断增加水质样本数m，各指标的熵权会发生波动，最后达到稳定状态，此时的熵权能够反映水质指标，在长期意义上的差异性，因此选取熵权达到稳定情况下的值作为水质指标最终的熵权；

4)权重向量合成

在水质评价中，将各水质样本看作是各指标组成的高维空间中的一些点，若水质样本的各项指标均达到最优，则构成高维空间中的理想点，基于理想点法的权重合成方法，是通过使水质样本到理想点的距离达到最大，进而实现权重的合成，具体合成方法如下：

假设m个水质样本n个评价指标的原始数据构成矩阵[a_ij]_m×n，采用极差变换法进行规范化处理得到规范化矩阵[b_ij]_m×n，并用表示矩阵[b_ij]_m×n中第j列的最大值，则点构成样本空间中的理想点。设对于水质样本i分别采用三种赋权方法得到指标权重向量w’、w”、w”’，且满足归一化条件，并设权重向量w’、权重向量w”和权重向量w”’的重要程度分别为α、β和γ，建立如下最优化模型：

max(L)=Σj=1n(αwj′+βwj′′+γwj′′′)(bjmax-bij)2]]>且α²+β²+γ²＝1

解此最优化模型并且令α*=αα+β+γ,]]>β*=βα+β+γ,]]>γ*=γα+β+γ,]]>得到合成后权重向量：

w^*＝α^*w′+β^*w″+γ^*w″′    (5)

式中：

α*=Σj=1nwj′(bjmax-bij)2Σj=1n(wj′+wj′′+wj′′′)(bjmax-bij)2,]]>β*=Σj=1nwj′′(bjmax-bij)2Σj=1n(wj′+wj′′+wj′′′)(bjmax-bij)2,]]>γ*=Σj=1nwj′′′(bjmax-bij)2Σj=1n(wj′+wj′′+wj′′′)(bjmax-bij)2.]]>

3.根据权利要求1所述的一种基于组合权重的地表水水质评价方法，其特征在于所述的步骤2)为：

1)计算各证据的基本信任分配

根据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中规定的水质分级标准，将水质分为五类{I，II，III，IV，V}，构成识别框架Θ。将水质评价指标作为一组证据，每个证据对于各水质类别的信任度利用“降半梯形”函数计算，

设x表示第j个指标的实际监测值，s_jk表示第j个指标第k级标准值，g_jk＝(s_jk-1+s_jk)/2，表示第k-1级标准值和第k级标准值的平均值，f_jk(x)表示各水质类别的信任度，则第j个指标的基本信任分配m_j＝(f_j1(x)，f_j2(x)，f_j3(x)，f_j4(x)，f_j5(x))，其中：

fi1(x)=10≤x<gj1gj2-xgj2-gj1gj1≤x<gj20gj2≤x---(6)]]>

fjk(x)=00≤x<gj(k-1)x-gj(k-1)gjk-gj(k-1)gj(k-1)≤x<gjkgj(k+1)-xgj(k+1)-gjkgjk≤x<gj(k+1)0gj(k+1)≤x---(7)]]>

fj5(x)=00≤x<gj4x-gj4gj5-gj4gj4≤x<gj51gj5≤x---(8)]]>

2)基于组合权重的证据加性合成

基于组合权重的证据加性合成规则，假设n个证据的基本信任分配为：m₁，m₂，...，m_n，各证据的组合权重w^*₁，w^*₂，...，w^*_n，对证据的基本信任分配进行加权平均，则加权平均证据

m‾=Σj=1nw*jmj---(9)]]>

然后采用D-S证据合成规则将加权平均证据进行合成，当有n组证据时，即存在n项评价指标，需将加权平均证据合成n-1次。