岩爆灾害的灰类白化权函数聚类预测方法

岩爆是高应力岩石地下工程中的地质灾害.将岩爆与其影响因素之间的关系作为灰色系统,提出采用灰类白化权函数聚类的预测方法对岩爆灾害进行预测.选取岩石弹性能量指数、脆性系数和围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值作为岩爆灾害预测的主要影响因子,并构造了适于岩爆预测的各聚类指标的白化权函数.采用本文提出的方法对国内外一些岩石地下工程实例进行了分析,并与工程实际情况进行了对比,研究结果表明,本文提出的基于灰类白化权函数聚类的岩爆灾害预测方法具有较高的预测精度.     

灰色聚类法在已有建筑物可靠性鉴定中的应用

将灰色聚类法用于已有建筑物可靠性鉴定中．根据工程实践经验和结构可靠度理论，进行分析比较确定聚类指标、评定等级量化标准及聚类灰类．通过构造白化权函数进行灰色聚类分析．灰色聚类法，不仅能够相当正确地判别结构的可靠性等级，而且在灰色聚类系数矩阵中显示了各样本对于不同鉴定等级的隶属程度．     

改进的灰色聚类方法及应用

基于灰色聚类分析理论，采用区间化算予对聚类对象的特性指标规范化，改进了白化权函数的选取方法．通过选择规范的白化权函数，使得每一个评判子类对所有的指标只需设定一种白化权函数．新方法不仅解决了传统的灰色聚类方法计算复杂的缺点，而且有效地克服了当聚类指标的意义、量纲不同，且在数量上悬殊较大时，采用传统的灰色聚类方法可能导致的某些特性指标参与聚类的作用十分微弱的局限性．通过具体的应用实例验证了该方法的有效性．     

基于AHP-灰色聚类模型的采空区危险性分析研究

应用灰色系统理论的原理提出了采空区危险性分析的综合评价方法.从具体工程地质出发,分析了影响采空区危险性的诸多因素.通过层次分析法确定各指标的灰色聚类权值,根据实测数据确定了白化权函数,建立了灰色聚类综合评判模型,给出了灰色聚类系数和采空区危险性级别的对应关系,最终得出评价结果.应用该模型对贡北金矿10个采空区的危险性进行分析评价.研究结果表明:该方法与模糊综合评判具有高度的一致性,可以在工程实践中予以推广应用.     

基于模糊综合评判的砂土液化判别

为了对砂土震动液化势进行预测,采用模糊综合评判理论建立了砂土液化可能性的模糊综合评判数学模型.选取标准贯入锤击数、地下水位、地震烈度、粘粒含量等4个实测特征指标作为模糊综合评判的因素集,对4个因素构造了相应的隶属函数,建立模糊关系矩阵,并依据4个因素在判别中的不同作用,拟定了对应的权重,运用N(·,+)算子对模糊矩阵进行运算,依据评判等级进行最终判别.通过对历史地震中砂土液化的实测数据进行综合评判验证,获得了非液化的判别正确率为85％,液化判别正确率为88％的较好结果.研究结果表明,模糊综合评判方法可有效地预测砂土液化势,可以作为砂土液化预测的方法之一.     

基于用户感知的城市道路交通服务水平评价方法

从用户感知的角度构造了适用于服务水平评价的各聚类指标的白化权函数,提出了城市道路交通服务水平评价体系.用此方法对上海市浦东新区部分路段的服务水平进行评价,并与问卷打分结果及仅考虑交通设施的服务水平评价结果进行对比.结果表明,基于用户感知的灰类白化权函数聚类的城市道路交通服务水平评价方法能较好地与主观评分结果匹配,具有较高的精度.     

基于灰区间聚类的人机界面评价方法

针对人机界面评价过程中评价信息不确定、难于量化的问题,分析了人机界面评价的现状,提出了利用区间灰数描述不确定信息,将区间灰数与灰色理论相结合,在典型白化权函数的基础上,构造了灰区间白化权函数,确定了其计算原则及边界条件,建立了灰区间聚类评价模型,并将其应用于人机界面评价中。研究实例表明,该方法解决了主观评价指标的量化问题,保证了评价结果的可靠性,对于解决具有不确定信息的人机界面评价问题是合理的、有效的。     

基于组合加权的灰色聚类方法研究

利用方差最大化原理,结合灰色理论提出了一种基于指标白化权函数值的方差最大化的灰色聚类指标客观权重确定方法,反映了指标信息的重要性由聚类指标的差异程度体现.综合主观权重确定的最小平方法,建立了基于线性组合赋权模型,并通过实例对模型进行求解,验证了该模型的客观性与有效性.     

改进的灰聚类方法在区域主导产业选择中的应用

针对区域主导产业选择特点以及目前研究不足,提出了一种改进的灰聚类方法.该方法在中心点三角白化权函数的基础上,构造了一种新的白化权函数,即中心点三角波白化权函数,以熵权作为聚类权重,运用综合决策测度对每一灰类决策对象进行排序.以重庆市主导产业选择为实例,运用Matlab数值计算,验证了该方法对选择区域主导产业的可行性和有效性,通过与中心点三角白化权函数的灰评估结果对比,证明该方法能较准确地选择出主导产业,具有一定的优越性.     

基于灰色聚类数学理论的绿色大学评价模型

绿色大学的评价是由多目标多层次多指标构成的评价过程,本文利用模糊层次分析法确定了各个指标的权重系数,构造了绿色大学灰色聚类的白化权函数,根据各个指标的分类灰数,建立了灰色聚类评价模型.通过专家的打分计算出绿色大学评价的聚类向量,根据最大隶属制度原则确定评价等级方法的科学、合理性.     

基于灰色评估理论的鞍钢绿色营销绩效评价

针对企业实施绿色营销的绩效评价研究并不成熟的问题,以鞍钢为研究对象,建立了企业绿色营销绩效评价指标体系,利用专家评价法计算出了各指标的影响权重,利用灰色系统理论中的三角白化权函数对鞍钢绿色营销的绩效做了评价。结果表明,鞍钢绿色营销总体绩效评价属于"良"灰类,企业绩效属于中灰类,生态环境绩效属于优灰类,消费者绩效属于优灰类,社会绩效属于差灰类。     

基于灰色评估理论的鞍钢绿色营销绩效评价

针对企业实施绿色营销的绩效评价研究并不成熟的问题,以鞍钢为研究对象,建立了企业绿色营销绩效评价指标体系,利用专家评价法计算出了各指标的影响权重,利用灰色系统理论中的三角白化权函数对鞍钢绿色营销的绩效做了评价。结果表明,鞍钢绿色营销总体绩效评价属于良灰类,企业绩效属于中灰类,生态环境绩效属于优灰类,消费者绩效属于优灰类,社会绩效属于差灰类。     

绿色产品设计决策的影响评估算法

将各种排放物影响因子进行分类后 ,应用灰色系统理论 ,提出了影响评估灰类划分及其白化权函数 ,对各影响类别进行了灰色聚类分析 ,而后根据分析结果给出了分类影响指数的计算方法 .根据各影响类别的作用范围 ,将影响类别按全球影响、区域影响、本地影响进行了分组 ,并给出了分组影响指数以及总体影响指数的计算方法 .最后 ,以设计中的材料选择为例 ,说明了该方法在一类产品比较选择中的应用 .     

城市道路交通空气污染灰色聚类决策评价

应用灰色聚类决策理论进行城市道路交通空气污染的评价,将城市道路交通空气污染状况分为空气质量优、空气质量良、空气质量一般、空气质量差四个灰类,提出了建立评价矩阵的方法、综合决策权和灰类的白化权函数,应用本文的方法,对7条实际道路交通空气污染进行了评价分析,分为优、良、一般三类,同时又做了模糊聚类分析,在不同的聚类尺度条件下,分类结果相差较大,道路交通的空气污染状态不明确,对比分析证明,模糊聚类具有不确定性,灰色聚类决策理论应用于城市道路交通空气污染的评价是可行的,符合实际。     

变压器励磁涌流灰色识别研究

由于变压器励磁涌流的影响,使得变压器差动保护较难正确动作.为了保证差动保护能够正确动作,必须对变压器内部故障电流和励磁涌流进行正确识别.基于变压器励磁涌流所具有的特征,将灰色系统方法应用于励磁涌流的识别.首先将多个励磁涌流判据(指标)进行综合,通过分析构建各指标的白化权函数,然后应用灰色聚类方法得到识别结果.与实际测量结果的比较验证了该综合判据的正确性和灰色聚类方法的有效性.     

区域旅游综合实力评价指标体系的构建及实证研究

根据灰色聚类评估模型,构建区域旅游综合实力评价指标体系,运用灰色三角白化权函数聚类评估方法对海峡西岸经济区环三都澳区域旅游综合实力进行评价。研究表明灰色三角白化权函数聚类评估方法在区域旅游综合实力评价中有着较好的适用性,评价的结果更加科学客观,对推动区域旅游平衡发展提供了决策依据。     

变压器健康状态评估的灰色聚类决策方法

电力变压器健康状态的评估是实现变压器状态维修的重要一步,研究变压器的状态评估具有重要的现实意义.电力变压器可以看作是典型的灰色系统,提出了采用灰色聚类决策方法对变压器健康状态进行评估,给出了变压器健康状态的灰色分类,建立了灰类的白化权函数,分析了评估变压器健康状态所涉及的状态信息,给出了变压器健康状态评估的灰色聚类决策步骤.实例分析表明,该方法针对变压器健康状态的评估提供了一种新的途径.     

基于灰色多层次理论的桥基施工对路域水环境的影响评价

为评价桥基施工对路域水环境的影响程度,通过引入灰色多层次理论,构建桥基施工对路域水环境影响的评价计算模型．采用层次分析法确定因素与指标权重,运用灰色聚类方法确定白化权函数及灰色评价矩阵．湖南炎陵一汝城高速公路龙巢高架桥桥基施工对路域水环境的影响评价结果表明,桥基施工对路域水环境的影响程度为中度影响,在施工期间应做好路域...     

改进的Bayes砂土液化判别模型

基于Bayes判别分析理论,根据唐山大地震和广东三水地震中40组砂土液化样本构建数据库,本文选取其中30组数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析(BDA)函数,并根据该函数对另外10组待测样本进行了液化判别研究。首先,基于震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力Ps、相对密实度Dr、平均粒径D50和地下水位深度dw七个评价指标,建立七因素Bayes判别分析模型。继而,依据各评价指标的影响权重,提出了以M、gmax、Ps、Dr和D50五个评价指标为主的五因素Bayes判别分析模型。对比五因素和七因素模型的砂土液化判别结果,可以发现:改进的五因素模型的平均判别准确率高达为90%,而七因素模型准确率为80%,即本文所提出的五因素BDA模型用更少的评价指标可以达到更高的液化判别准确率,既避免了次要因素影响判别函数的稳定性,又节约了建设成本,更有利于实际工程中的液化判别。     

砂土液化势评价的Bayes判别分析法及其应用

为了给砂土地震液化的数量化研究提供参考,基于多元统计分析理论,建立砂土地震液化判别与液化势分类的Bayes判别分析模型。模型选用震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径和地下水位等7个指标作为判别因子;将砂土液化势分为严重液化、中等液化、轻微液化和未液化4个级别,并作为Bayes判别分析的4个正态总体;以17个砂土实测数据作为训练样本,建立Bayes线性判别函数,以Bayes线性判别函数的最大值对应的总体作为样品所归属的总体;最后将建立的模型对训练样本进行回判,以回代估计误判率对模型进行检验。研究表明,对训练样本的回代误判率为0,对另外20个砂土样本的判别正确率为90%。