[发明专利]一种景观水质分析算法

说明书

所属技术领域

本发明涉及一种景观水质分析算法，具体涉及利用强调犹豫度的Vague集的距离公式对待检测样本与标准样本直接进行距离计算，从而根据模式识别的距离方法得出待评估样本的水质。算法。属于环境工程水质检测技术领域。 

背景技术

景观水水质对于城市生态环境的有着至关重要的影响，城市景观水已经成为生态城市建设的重点，水质分析检测可以为生态环境的可持续发展提供依据，但由于水源样本并没有严格的属性，它们在形态和类属方面存在不确定性，也为分析检测带来一定的难度。由于数据的不确定性和模糊性，使得基于模糊理论的检测方法被广泛的应用于水质分析中。例如马建琴等人在文献1“基于GIS的城市景观水水质可变模糊评价”（水电能源科学，2011,29（8））以GIS为平台,提出了基于可变模糊集理论的景观水水质综合评价模型,并以景观水为例,对水质及其空间分布状况进行了评价。朱琼瑶等人在文献2“基于粗糙集和证据理论的水质分析预警技术研究”（浙江大学学报(农业与生命科学版)，2012，38(6)）提出了基于粗糙集和D-S证据理论联合应用的水质预警算法，粗糙集的引入较好解决时间序列数据中可能存在的时间不连续现象，消除历史数据中的数据冲突、约简数据库中数据和属性冗余等问题，从而实现消减数据噪声、约简数据量的目的，并且粗糙集和D-S证据理论的联合在一定程度上减少了计算量，获得更好的水质分析预测效果。 

发明内容

本发明的目的是提供一种景观水质分析算法，该算法采用Vague集理论研究水质分析方法，根据提取的待检测水质样本，选取特征建立指标集，并在选取的指标集上建立标准样本水集得到原始Vague集数据，营造Vague环境，并通过强调犹豫度的Vague集之间的距离公式来进行模式识别，判别待检测样本的水质情况。算法同时兼顾Vague集的肯定度，否定度，犹豫度，核因素，应用中具有更强的灵活性。 

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案： 

一种景观水质分析算法，包括以下步骤： 

(1)建立指标集X＝{x₁,x₂,…,x_n}； 

(2)在指标集X上建立标准样本水集E＝{E₁,E₂,…,E_h}，其中水质E₁为I类水质，E₂为II类水质，E₃为III类水质，E₄为IV类水质，E₅为V类水质。污染程度相应为清洁、未污染、轻污染、中污染和重污染，建立待评估样本水集C＝{C₁,C₂,…,C_k}得到原始数据，其中C_i为采样点i采集到的数据； 

(3)把原始非负单值数据化成Vague集数据，营造Vague环境； 

(4)计算待评估水的样本C_j(j＝1,2,…,k)的Vague集和标准样本E_i(i＝1,2,…,h)的Vague集之间的距离； 

(5)基于距离的Vague集模式识别，判别待评估样本的水质。 

算法所述步骤(1)的指标集选取4个指标，分别是x₁为化学需氧量(COD)，x₂为氨氮(NH3-N)，x₃为总磷(TP)，x₄为总氮(TN)，单位：mg/L.作为指标。 

算法所述步骤(3)的把原始非负单值数据化成Vague值数据的转换公式为