基于云模型的J旗四好农村路综合评价研究

2021-08-31 03:29王嘉嘉
科技经济导刊 2021年22期
关键词:云图权重概念

王嘉嘉,王 晶

(内蒙古科技大学, 蒙古 包头 014060)

四好农村路是满足新时代人民群众对美好生活需要的重要举措,是支撑服务脱贫攻坚、乡村振兴和建设现代化经济体系的客观要求,是推动交通运输高质量发展、建设交通强国的应有之义。

1.研究内容

本文以十三五期间,在建设交通强国和脱贫攻坚的时代背景下以J旗四好农村路为研究对象,建立起基于云模型的综合评价体系,从工程效益、经济效益、社会效益及环境效益[1]四个方面对J旗四好农村路进行评价,在以上四方面相互作用、相互影响全面呈现出J旗四好农村路的建设蓝图。

2.云模型理论

云模型是由我国学者李德毅教授在结合概率论和模糊数学理论二者的基础上,通过赋予样本点以随机确定度来统一刻画概念中的随机性、模糊性及其关联性[2]。利用云模型,可以构成不确定性概念定性与定量的转换。

2.1 云模型的定义

设U是一个用数值表示的定量论域,C是U上的定性概念,若定量数值x∈U是定性概念C的一次随机实现,x对C的确定度 ()[ ]1,0∈xμ是具有稳定倾向的随机数。

2.2 云模型的数字特征

云模型用期望Ex、熵En和超熵He三个数字特征来整体表征一个概念[3]。

期望Ex:云滴在论域空间中分布的期望,距离期望Ex越近,云滴越集中,反映人们对概念的认知越统一;距离期望Ex越远,云滴越离散稀疏,反映出人们对概念的认知越不稳定,不统一。

熵En:是定性概念不确定性的度量,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度以及在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。

超熵He:是熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。

2.3 云发生器

正向云发生器和逆向云发生器是云模型中两个最重要、最关键的算法。由云的数字特征C(Ex,En,He)产生定量数值,称为正向云发生器。而逆向云发生器算法是根据一定数量的数据样本,将其表示为用数字特征表示的定性概念,是实现从定性概念的外延到内涵转换的过程。

3. J旗四好农村路综合评价指标体系构建

四好农村路工程综合评价涉及各个方面,是一个复杂的系统问题。本研究从工程效益、经济效益、社会效益及环境效益,充分反映四好农村路工程的建设全貌。本研究根据四好农村路各阶段动态性控制要求,确定了由4个一级指标和9个二级指标及28个三级指标组成的评价指标体系。如图1所示。

图1 四好农村路综合评价指标体系

4.J旗四好农村路评价指标权重计算

考虑到四好农村路专业要求及数据特点,本研究采用层次分析法(AHP)和熵权法相结合的组合赋权法确定权重,从而既体现主观信息又表现客观信息。

4.1 层次分析法

AHP[4]的一般原理是,依据包含层次结构的总体目标、分项准则、评价指标及限制条件来评价目标。具体应用步骤是将评价指标(准则)两两比较,进而确定目标半段矩阵,计算得出该矩形的最大特征根。把最大特征根对应的特征向量的分量取作系数,最后得出各个目标权重。按照步骤要求,将J旗四好农村路进行AHP法分解。可得出基于AHP法的三级指标主观权重值,如表1所示。

表1 基于AHP法J旗四好农村路指标体系权重值

4.2 熵权法

熵值赋权法就是用指标熵值来确定评价对象所占权重[5]。

首先对J旗四好农村路各指标原始数据进行无量纲化处理,原始数据指标分为23个正向指标和5个逆向指标。

再次计算第j个指标在第i个层次所占的比重Pig。计算第j个指标的熵值ej,计算第j个指标的差异系数gj,计算第j个指标的权重wj。

4.3 AHP-熵权法组合权重

本文为了后续综合权重结论的主观意愿和客观数据的考量,力求不偏向任何一方,将主客观方法的优势综合均分,即λ1=λ2=0.5,则

为了分析高空不同层大气环流的特点,选取NCEP/DOE(R2)第二套再分析资料,时间尺度为1980—2015年,垂直层为10 ~1 000 hPa共17层,分辨率为2.5°×2.5°的全球资料,气象要素包括:水平风速、垂直风速、相对湿度、气压、温度。

最终可得出目标层和指标层各级权重。指标组合权重值如表2所示。

表2 各指标AHP-熵权法组合权重

5 .J旗四好农村路云模型综合评价

5.1 评价状态集确定

根据评价结果将四好农村路的综合评价等级划分为5个评价等级,即:V={V1,V2,V3,V4,V5}={差,较差,中等,良好,优秀}。本研究利用模糊逻辑概念按照黄金分割法,在论域[0,1]范围内,划定评价等级的评判区间。

表3 评价等级云的数字特征及取值范围

5.2 模型实现流程

首先根据四好农村路建设情况确定其综合评价指标,再利用AHP和熵权法的组合优化各指标权重,然后确认标准云的数字特征和评价云的数字特征,引入云发生器的MATLAB编程算法,绘制出标准云图和评价云图,确认各指标的评价等级和综合评价等级。

5.3 云模型中云参数的计算

由J旗四好农村路的原始数据无量纲化处理后得到的数据,按照逆向云发生器算法,可得各个指标层的云模型数字特征。其具体值如表4所示。

表4 指标云参数

准则层的云模型构建,可利用已确定的三级指标的云模型数字特征来确定,具体公式如式2所示。

式中,wi为各个三级指标的权重,(Exi,Eni,Hei)为各个三级指标云的数字特征,n为评价区域的个数,i=1,2,…,n。

按照公式2,利用指标层云参数及权重可得出准则层云模型参数,如表5所示。

表5 准则层指标云参数

同理,可得出综合云参数,即J旗四好农村路综合评价云模型参数,如表6所示。

表6 J旗四好农村路综合评价云参数

5.4 综合评价结果及分析

图2 J旗四好农村路综合评价云图及与标准云图对比图

根据云图和云参数,可认为J旗四好农村路的综合评价集中在一起,不确定性较小,稳定性较好,评价很成功。按照云模型实现流程,利用MATLAB生成综合评价云图和评价标准云图的对比图。黄色云图为J旗四好农村路综合评价云图。

由对比云图也可直观地看出,综合评价云图位于良好和中等之间,更偏向于中等,可知J旗四好农村路的综合评价等级为中等。

5.5 准则层效益云图对比

可得出工程效益所对应的评价等级为良好,经济效益评价云图间于良好和中等之间,但是云滴大多数落在中等中,经济效益所对应的评价等级为中等。社会效益评价云图位于良好和中等之间,但是云滴大多数落在良好中,得出社会效益所对应的评价等级为良好,环境效益所对应的评价等级为良好。

5.6 评价结果分析

通过目标层和准则层云参数、对比云图及相似度表结论,可认为:J旗四好农村路在综合评价方面等级为中等,在工程效益方面和社会效益方面表现良好,在经济效益和环境效益等级为中等,而其熵值和超熵都比较小,说明评价不确定性小,稳定性高,集中度强,评价较为准确。

6.四好农村路效益提升对策

6.1 工程效益提升对策

在工地现场设置公示牌,标明工程规模、投资额、技术参数、施工单位及负责人、质量监督人员等,接受群众监督。按照办结时限前完工,完备工程相关资料,便于今后的修理养护。

6.2 经济效益提升对策

及时联合农牧业合作社和种养基地,有效解决农畜产品物流联通的问题,并且吸纳有劳动能力贫困人员参与路域整治、公路养护,共享公路建设发展的“红利”,实现境内风土人情、红色教育基地等主要景点无缝联接,有力促进旅游产业发展。

图3 准则层效益云图与标准云图对比图

6.3 社会效益提升对策

推动乡村公路管理制度落实,努力调动人民群众爱路护路的积极性、主动性、创造性,营造了“人人参与、人人护路”的良好氛围,群众参与农村公路建设的积极性大大提高,获得感和幸福感极大增强。

6.4 环境效益提升对策

积极开展农村公路路域环境大整治专项行动,针对公路两侧草堆、粪堆、垃圾堆及非公路标志的乱象进行整治,建设美丽公路,实现绿水青山就是金山银山。

7.研究结论

四好农村路是交通强国的重要一环,更是精准扶贫、乡村振兴的先行官。本研究在国内外研究的基础上,根据我国四好农村路的综合评价情况,深入探讨了四好农村路综合评价指标体系,并按照AHP-熵权法组合赋权法,得出各指标权重,同时分析了云模型方法在四好农村路综合评价的应用空间,最终结合AHP-熵权法组合赋权法和云模型综合评价方法,构建了四好农村路综合评价体系框架,并应运与J旗四好农村路综合评价,验证了模型的可行性和合理性。最后对四好农村路的提升提出了有效建议,并且对相似情况的四好农村路综合评价提供参考。

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