黄河流域水资源利用的多属性智能决策

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针对黄河流域水资源开发利用具有多目标特征,研究引入决策支持向量机,利用升维和线性化的建模思路,实现对决策者偏好结构的自学习,求解全局最优解、回归多属性决策的隐性效用函数。研究将SVM学习功能与案例推理技术相结合,应用专家经验对决策方案的归类识别以及SVM决策偏好再现的启发模式,实现对决策目标系统的自动建模和推理决策功能,通过定量分析和定性推理的结合,弱化了决策过程中人为的因素,实现了流域水资源利用决策的智能化。通过对黄河流域水资源利用规划水平年案例研究,与专家决策的对比验证了模型和方法智能化和精确性。
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