【摘 要】
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提出用基于加速遗传算法的模糊层次分析法筛选指标体系、确定各评价指标和各子系统的权重,用BP神经网络模型滚动预测评价指标,用集对分析方法构造评价指标样本值隶属于可变模
【机 构】
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复旦大学公共管理与公共政策创新基地,合肥工业大学土木与水利工程学院,北京理工大学管理与经济学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(5057900970733005);“十一五”国家科技支撑计划重点项目(2006BAB14B02);中国气象局成都高原气象开放实验室基金资助项目(LPM2008018)~~
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提出用基于加速遗传算法的模糊层次分析法筛选指标体系、确定各评价指标和各子系统的权重,用BP神经网络模型滚动预测评价指标,用集对分析方法构造评价指标样本值隶属于可变模糊集"水安全评价标准等级"的相对隶属度函数,建立了流域水安全预警评价的智能集成模型(IMI-FEM)。IMI-FEM对巢湖流域水安全系统未来5年的预警评价结果说明:水资源、水环境和水灾害防治安全子系统的安全状况将分别处于2.73~2.74级、3.30~3.32级和2.54~3.43级,社会经济安全子系统的安全状况将维持在3.33级,流域水安全系统的总体安全状况将处于2.98~3.20级,处于临界安全;主要限制指标为水资源开发利用率、人均水资源量、单位面积水资源量、万元农业产值用水量、单位面积化肥施用量、生态环境用水率、环保投资占GDP比例、单位面积蓄水工程总库容、水利工程投资占GDP比例、区域开发指数、人口密度和科技教育投入占GDP比例。
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