集对分析在水资源不确定性分析中的应用

论文摘要

合理开发、利用、治理、保护、管理水资源是人类作用于自然水系统的理性活动,对水资源进行优化配置是实现水资源在不同区域和用水户的有效公平分配,从而达到水资源可持续利用的重要手段。通过水资源配置可以实现对流域水循环及其影响的自然与社会诸因素进行整体调控。受到众多因素的影响,水文水资源现象(径流、洪水等)变化极其复杂,具有很大的不确定性,在对水资源进行优化配置的全过程,包括系统预测、模拟、评价、推理、决策和调控等内容,都存在大量的不确定性。而集对分析(SPA)是中国学者赵克勤先生于1989年基于哲学中的对立统一和普遍联系的原理提出的一种分析不确定性关系的新颖方法。大量应用实践证明,集对分析在水文水资源不确定性分析中表现出描述不确定性更全面、概念清晰、原理简明、计算方便以及结果直观可靠等优点。论文在详细阐述水资源优化配置及其不确定性的基本概念和理论的基础上,论述了集对分析在水文水资源不确定性分析中的研究进展和应用现状,深入探讨集对分析理论在水文水资源不确定性分析研究中可行性、适用性和具体实现途径,并取得如下主要结果:(1)集对分析理论为处理确定、不确定系统提供了新的途径,根据集对分析理论建立起来的预测联系数回归模型可以明显改善回归模型的预测精度。对于预测因子结构具有的动态性,运用数理统计中的近邻估计方法,通过计算各个预测因子的变异系数,来判断预测因子在某次预测中处于强势或者弱势,进而动态地选择预报功能大的强势因子,消除对预报起负面作用的弱势因子的作用,这样很好地体现了预测因子结构中具有的动态性,基于此建立了基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型。(2)为有效刻画年径流序列的内在分布规律,使区间划分更加合理,应用有序样品聚类方法建立年径流序列丰枯状态的分类标准;针对年径流序列存在相依性、随机性和不确定性的特点,提出基于集对分析原理的集对权重,这比现有的自相关系数权重包含了年径流序列内在的更多不确定性信息,更能合理地表达各滞时步长的马尔可夫链的重要性;基于此建立了基于有序样品聚类的集对权马尔可夫链年径流动态预测模型。(3)针对区间型多属性决策问题中的模糊性和不确定性,用二元联系数原理直观描述决策问题中确定性和不确定性之间的关系;提出二元联系数相离度定义,计算决策方案各决策属性的总偏差,通过构造单目标最优化问题确定各决策属性的最优权重向量;计算决策方案的区间型决策属性值与各决策属性最理想方案的相离度,进而求得各决策方案与最理想方案的加权综合相离度,实现对决策方案的优劣排序,建立了基于二元联系数的水资源区间型多属性决策模型。(4)上述研究结果初步表明:深入开展水文水资源不确定性分析的集对分析方法研究,既可进一步挖掘并客观全面的描述水文水资源不确定性的复杂结构,也有助于丰富、完善和发展水文水资源不确定性分析理论,是水文水资源不确定性分析的新发展方向,具有广泛的应用前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 致谢
• 第一章 绪论
• 1.1 水资源现状
• 1.1.1 全球水资源现状
• 1.1.2 中国水资源现状
• 1.2 水资源优化配置研究现状
• 1.3 水资源不确定性研究现状
• 1.3.1 随机分析方法
• 1.3.2 模糊数学方法
• 1.3.3 灰色系统分析方法
• 1.4 水资源不确定性分析新途径—集对分析
• 1.4.1 集对分析的基本理论
• 1.4.2 联系度与联系数
• 1.4.3 差异度系数i 的确定方法
• 1.4.4 集对分析的研究现状
• 1.4.5 集对分析在水文水资源不确定性分析中的研究进展
• 1.5 本文主要研究内容
• 第二章 基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型
• 2.1 概述
• 2.2 基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型的建立
• 2.2.1 预测因子的不确定性分析
• 2.2.2 确定各预测因子关于预测值的联系数
• 2.2.3 联系数回归模型的建立
• 2.2.4 年径流的预测
• 2.3 应用实例
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于有序样品聚类的集对权马尔可夫链年径流动态预测模型
• 3.1 概述
• 3.2 马尔可夫链的基本原理
• 3.3 基于有序样品聚类的集对权马尔可夫链年径流动态预测模型
• 3.3.1 马尔可夫链状态空间的确定
• 3.3.2 年径流序列各时段指标值所对应状态的确定
• 3.3.3 确定各滞时步长马尔可夫链的集对权重
• 3.3.4 年径流序列的马氏性检验
• 3.3.5 马尔可夫链状态转移概率矩阵的求取
• 3.3.6 预测时段年径流的状态概率的求取
• 3.3.7 预测时段年径流的预测状态的确定
• 3.3.8 其余时段年径流状态的预测
• 3.3.9 年径流分布特征的分析
• 3.4 应用实例
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于二元联系数的水资源区间型多属性决策模型
• 4.1 概述
• 4.2 基于联系数相离度的不确定多属性决策模型的建立
• 4.2.1 区间型原始决策矩阵的规范化处理
• 4.2.2 二元联系数决策矩阵的确定
• 4.2.3 各决策属性权重的确定
• 4.2.4 决策方案的决策属性值与各决策属性最理想方案的相离度计算
• 4.2.5 各决策方案与最理想方案的加权综合相离度计算
• 4.3 应用实例
• 4.4 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的学术论文