【摘 要】
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传统灵敏度分析方法大多忽略了指标不确定性问题,难以反映指标不确定性对评估结果的影响程度,导致关键指标辨识困难。为此,在不精确概率的数学性质基础上,提出基于融合概率盒
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51467007)
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传统灵敏度分析方法大多忽略了指标不确定性问题,难以反映指标不确定性对评估结果的影响程度,导致关键指标辨识困难。为此,在不精确概率的数学性质基础上,提出基于融合概率盒的不确定性指标灵敏度分析方法。首先针对指标数据的分布特点采用不同方法建立指标概率盒模型,然后进行指标概率盒两两交叉融合运算,获得每次融合后的概率盒模型,最后通过计算融合后概率盒模型积分面积变化分析指标的灵敏度。与传统方法比较,结果表明该方法不仅能有效辨识出关键指标,而且给出的灵敏度排序结果与传统方法相比具有更高的区分度。
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