【摘 要】
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为准确评价河流的健康程度,提出了基于贝叶斯公式与模糊识别耦合方法,分析了单个河流健康评价指标属某个等级的概率,用最大似然分类准则判定单个河流健康评价指标的评价等级,
【机 构】
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河海大学水文水资源学院; 安徽水利水电职业技术学院;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB417006);“十一五”国家科技支撑计划(2009BAC56B03)
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为准确评价河流的健康程度,提出了基于贝叶斯公式与模糊识别耦合方法,分析了单个河流健康评价指标属某个等级的概率,用最大似然分类准则判定单个河流健康评价指标的评价等级,引入组合赋权法与相对隶属度综合确定各指标的权重,并将其应用于某市周边6条河流健康评价中。结果表明,除河流Ⅰ的健康评价结果为0.734之外,其他五条河流的评价结果在[0.586,0.628]之间。这表明仅有河流Ⅰ的评价等级为良,河流Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ的评价等级均为中等,河流Ⅵ的的综合评价结果为0.586,评价等级为差,评价结果与实际情况相符。可见基于贝叶斯公式与模糊识别耦合方法合理、可行,不仅提高了河流样本集的权重精确度,且更好地处理了不确定信息。
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