基于贴近度理论的大气环境质量评价

2024-05-07

基于贴近度理论的大气环境质量评价（通用3篇）

基于贴近度理论的大气环境质量评价篇1

基于贴近度理论的大气环境质量评价

阐述模糊数学方法中贴近度综合评价的`基本原理及计算步骤,通过某市区5个监测点的大气污染物监测结果对基于贴近度综合方法进行实例分析验证.分析结果表明,采用贴近度综合评价方法进行大气质量评价具有客观性和合理性.

作者：童英伟刘志斌常欢作者单位：辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,辽宁阜新,123000 刊名：能源与环境英文刊名：ENERGY AND ENVIRONMENT 年，卷(期)： “”(3) 分类号：X823 关键词：贴近度模糊数学评价大气环境质量评价

基于贴近度理论的大气环境质量评价篇2

软件项目风险管理作为一门学科,出现于上世纪80年代末。经过近30年的发展,已从理论、方法乃至实践上都取得了一定的进展。目前,随着软件工程技术的进步和软件企业的不断成熟,其研究已成为软件工程和项目管理中的热点问题之一。

在软件业,软件开发进度、费用、功能风险一直是软件项目中的三大主要风险[1],因此选择什么样的开发方案能最低限度的减少这三大风险将十分重要,为此众多学者采用各种方法对项目的不同开发方案进行了风险评估,并取得了较好的评价效果。常用的评估方法诸如模糊数学方法[2,3,4],神经网络方法[5,6],灰色系统[7],以及经典的AHP方法等,这些方法之所以适用就是因为软件项目风险因素的复杂性、非线性以及模糊性和不确知性。

本文结合模糊数学中的贴近度和灰色系统的关联分析,提出一种两者耦合的方法,笔者称为模糊灰关联度。并通过该方法对若干历史项目的开发方案进行评价,选择出较好的开发方案供将要开发的项目借鉴,从而达到降低风险的目的。

1模糊灰关联度理论

1.1灰关联度

定义1[8] 设序列Xi=(xi(1),xi(2),xi(n)),Xj=(xj(1),xj(2),xj(n)),则序列Xi与Xj的关联系数为:

r(xi(k) ,xj(k))= $\frac{\min_{i} \min_{j} \min_{k} | x_{i} (k) - x_{j} (k) | + ξ \max_{i} \max_{j} \max_{k} | x_{i} (k) - x_{j} (k) |}{| x_{i} (k) - x_{j} (k) | + ξ \max_{i} \max_{j} \max_{k} | x_{i} (k) - x_{j} (k) |} (1)$

式中,ξ为分辨系数,ξ∈[0,1],一般ξ=0.5。

则Xi与Xj的关联度为

$r (X_{i}, X_{j}) = \frac{1}{n} \sum_{k = 1}^{n} r (x_{i} (k), x_{j} (k)) (2)$

1.2模糊贴近度

定义2[9] 设A,B,C∈F(X),其中X为论域,F(X)为X上的所有模糊集,且映射

N: F(X)×F(X)[0,1]

满足下列条件:

1)N(A,B)=N(N,A);

2)N(A,A)=1,N(X,∅)=0;

3)若A⊆B⊆C⇒N(A,C)≤N(A,B)∧N(B,C)

则称N为F(X)上的贴近度,而N(A,B)称为A与B的贴近度。

常见的贴近度有如下几种:

1)Hamming贴近度NH:

设X={x1,x2,,xn},A,B∈F(X),令 $Ν_{Η} = 1 - \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} | A (x_{i}) - B (x_{i}) | (3)$

而当X=[a,b]时,则令NH= $1 - \frac{1}{b - a} \int_{a}^{b} | A (x_{i}) - B (x_{i}) | d x (4)$

2)Euclid贴近度NE

NH= $1 - (\frac{1}{\sqrt{n}} \sum_{i = 1}^{n} (A (x_{i}) - B (x_{i}))^{2})^{1 / 2} (5)$

或 NH= $1 - (\frac{1}{\sqrt{b - a}} \int_{a}^{b} (A (x_{i}) - B (x_{i}))^{2} d x)^{1 / 2}$ (6)

3)最大最小贴近度NM

贴近度是度量两个模糊集合之间相似程度的量,其实际意义正好与距离相反,不过在模糊数学中,贴近度比距离的定义更丰富。

1.3模糊灰关联度

设模糊序列 $\tilde{X}_{i} = (\tilde{x}_{i} (1), \tilde{x}_{i} (2), \dots, \tilde{x}_{i} (n))$ , $\tilde{X}_{j} = (\tilde{x}_{j} (1), \tilde{x}_{j} (2), \dots, \tilde{x}_{j} (n))$ ,其中 $\tilde{x}$ i(n), $\tilde{x}$ j(n)∈F(X)。那么如何定义这两个模糊序列的关联度,笔者提出如下的定义。

定义3:设模糊序列 $\tilde{X}_{i} = (\tilde{x}_{i} (1), \tilde{x}_{i} (2), \dots, \tilde{x}_{i} (n))$ , $\tilde{X}_{j} = (\tilde{x}_{j} (1), \tilde{x}_{j} (2), \dots, \tilde{x}_{j} (n))$ ,则序列 $\tilde{X}$ i与 $\tilde{X}$ j的关联系数为:

$r (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k)) = \frac{\min_{i} \min_{j} \min_{k} d (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k)) + ξ \max_{i} \max_{j} \max_{k} d (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k))}{d (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k)) + ξ \max_{i} \max_{j} \max_{k} d (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k))} (9)$

其中: $d (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k))$ =1-N $(\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k))$ , $Ν (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k))$ 为 $\tilde{x}$ i(k), $\tilde{x}$ j(k)之间的贴近度,如Hamming贴近度或Euclid贴近度等。

则 $\tilde{X}$ i与 $\tilde{X}$ j的关联度为: $r (\tilde{X}_{i}, \tilde{X}_{j}) = \sum_{k = 1}^{n} w_{k} \times r (\tilde{x}_{i} (k), \tilde{x}_{j} (k)) (10)$

其中 $0 < w_{k} < 1, \sum_{k = 1}^{n} w_{k} = 1$ ,表示权重。

2模型建立

软件的开发方案可以有多种,例如经典的软件开发过程模型有瀑布模型、原型模型、螺旋模型,增量模型。另外软件开发所采用的技术、资源分配等也是多种多样的,我们把所有这些不同技术、不同模型、不同管理方式统称为开发方案。

2.1基于风险的软件项目数学表示

在该文中,主要考虑进度、费用、质量(功能)三类风险,因此采用四元组表示一个软件项目。

2.1.1软件项目

设SO={s,c,f,p}表示一个软件项目,其中“s”表示进度、“c”表示费用,“f”表示质量(功能),“p”表示开发方案。

特别定义:

1)s=min{1,sp/sr} (11)

sp表示预计开发时间,sr表示实际开发时间。则s表示实际开发时间超出预计开发程度的程度,当实际开发时间超过预计开发时间时,s<1,并且实际开发时间相对于预计时间延期越长,s越小。

2)c=min{1,cp/cr} (12)

cp表示预计开发费用,cr表示实际开发费用。同样,实际所用费用相对于预期越超支,c越小。

3)f ∈{1,2,3,4,5}

质量或功能一般来说是一个定性的指标,不妨采用满意度来定义。可考虑用1-5之间的自然数表示,1表示很不满意,5表示很满意。

4)p∈{1,2,…,K}

K表示共有K种开发方案。实际上,完全可以考虑多种风险,假设关系的风险为m类,则只需要用m+1元组SO={x1,x2,…,xm,p}就可表示一个软件项目。

2.1.2开发方案

根据上面的定义,可知在项目案例库中,同一种开发方案对应有多个软件项目,假设案例库中共有n个案例项目,可以按照p的取值将n个项目分为K类。对于每一类项目则可采用一个三元组表示。

设 $C S Ο_{k} = {\tilde{s} (k), \tilde{s} (k), \tilde{f} (k)}$ 表示第k开发方案对应的项目类,故而也称CSOk为第k开发方案。

设第k类项目对应的“s,c,f”构成的集合为“S={s},C={c},F={f}”,令S,C,F上的模糊集合的全体分别为F(S),F(C),F(F),则 $\tilde{s}$ (k)∈F(S), $\tilde{c}$ (k)∈F(C), $\tilde{f}$ (k)∈F(F)。

关于确定 $\tilde{s}$ (k), $\tilde{s}$ (k), $\tilde{f}$ (k)的方法有很多,可以考虑采用基于频率统计的方法[10]。这里以 $\tilde{s}$ (k)的确定为例予以说明。

由于 $s \in [s_{\min}, s_{\max}] \subseteq (0, 1]$ ,将区间 $[s_{\min}, s_{\max}]$ 等分为T(例如T=5)份。则得到T个区间[s0,s1],[s1,s2],…,[st-2,st-1],[st-1,st]其中

$s_{t} = {\begin{matrix} s_{\min} & t = 0 \\ s_{\min} + t \times (s_{\max} - s_{\min}) / Τ & 0 < t < Τ \\ s_{\max} & t = Τ \end{matrix} (13)$

若案例库中k类项目共有m个,该m个项目对应的s值属于[s0,s1]的有m1个,属于[s1,s2]的有m2个,……,属于[st-1,st]的有mT个。

则 $\tilde{s} (k) = {m_{1} / m ‚ m_{2} / m ‚ \dots m_{Τ} / m} (14)$

2.2评价方法

据2.1节所述,第k开发方案(第k软件项目类)分别对应模糊序列CSOk(k=1,2, …K)。

1)确定最优参考模糊序列CSO0。

由于s,c,f三个指标对应的值越大,开发方案越优,可以考虑如下的模糊序列

$C S Ο_{0} = {\tilde{s} (0), \tilde{c} (0), \tilde{f} (0)} = {(0, 0, 0, 0, 1), (0, 0, 0, 0, 1), (0, 0, 0, 0, 1),}$

2)计算模糊灰关联系数。

根据(9),计算CSOk(k=1,2, …K)与CSO0的关联系数r( $\tilde{s}$ (0), $\tilde{s}$ (k)),r( $\tilde{c}$ (0), $\tilde{c}$ (k)),r( $\tilde{f}$ (0), $\tilde{f}$ (k))

3)计算模糊灰关联度。

根据(10),计算CSOk(k=1,2, …K)与CSO0的关联度

$r (C S Ο_{0}, C S Ο_{k}) = w_{1} \times r (\tilde{s} (0), \tilde{s} (k)) + w_{2} \times r (\tilde{c} (0), \tilde{c} (k)) + w_{3} \times r (\tilde{f} (0), \tilde{f} (k))$

其中wi为权重,可以根据层次分析法等方法得到。

4)开发方案排序。

根据r(CSO0,CSOk)(k=1,2, …K),从大到小排序,排在最前面的则为最优开发方案。

需要说明的是,可能开发方案之间本身没有绝对优劣之分,其优劣往往相对于不同类型的软件项目。所以在实际操作中应首先在项目案例库找出与将要开发的项目同类的那些软件项目,然后在此类项目的基础上划分不同的开发方案。

3示例仿真

假设某软件公司将要开发一个软件项目,此类项目在案例库中有20个,共对应3种开发方案。

表1列出了这20个项目在进度、费用、功能三个风险指标上的得分情况,其中”进度、费用”的计算方法由(11)、(12)给出,“功能”采用1-5之间的自然数表示满意度。

通过表1可以看出s∈[smin,smax]=[0.52,0.95],c∈[cmin,cmax]=[0.54,0.97],根据(13),(14),取T=5,得到各开发方案对应的模糊序列如表2所示。

根据(3),采用Hamming贴近度,计算各方案相对于参考方案的贴近度,如表3所示。

根据(9),(10)得到各方案相对于参考方案的关联系数和关联度,如表4所示。这里取w1= w2= w3=1/3。

从表4可看出r(CSO0,CSO2)>r(CSO0,CSO3)>r(CSO0,CSO1),即对将要开发的此类项目而言,开发方案2最优,开发方案1最劣,因此对该类项目采用方案2最合适。

4结论

对项目的开发方案(或研制路线)的选择,很多学者提出了基于灰关联度的分析方法,鉴于对同类开发方案对应项目的多样性、模糊性,笔者提出了基于模糊贴近度和灰关联度耦合的分析方法。这不仅从理论上丰富了灰色关联度分析方法,而且对很多问题来说采用该方法更合理、更科学。

摘要：首先结合灰色系统和模糊数学的有关理论,提出了基于模糊贴近度和灰关联度耦合的新关联度定义。然后结合软件项目开发方案选择的问题,从开发进度、费用、功能三类风险出发,给出了评价开发方案优劣的模糊灰关联度方法。最后通过例子予以演示,证明该方法具有可行性和适用性。

关键词：软件项目,开发方案,模糊贴近度,灰关联度

参考文献

[1]刘汕,张金隆,陈涛,丛国栋.企业IT项目风险评估与规避策略研究[J].管理学报,2008,5(4):498-504.

[2]许振宇,刘西林.基于模糊综合评判的ERP项目风险评估[J].情报杂志,2006(8):89-93.

[3]李美华,付宏.软件项目风险评估模型的建立[J].吉林大学学报:信息科学版,2005,23(6):696-701.

[4]赵宏霞,杨皎平.基于模糊识别的软件项目风险评估[J].技术经济与管理研究,2007(8).

[5]冯楠,李敏强,寇纪淞,方德英.基于人工神经网络的IT项目风险评价模型[J].计算机工程与应用,2006(6):24-26.

[6]胡求索,钟诚.基于神经网络的软件模块风险性预测模型[J].计算机工程与应用,2007,43(18):106-110.

[7]崔杰.软件系统项目开发内在风险灰色评价模型研究[J].情报杂志,2006,(12):49-51.

[8]邓聚龙.灰预测与灰决策[M].武汉:华中科技大学出版社,2000:204-206.

[9]胡宝清.模糊理论基础[M].武汉:武汉大学出版社,2004:36-42.

基于贴近度理论的大气环境质量评价篇3

关键词：和谐管理建设项目环境影响评价和谐度

0 引言

在经济发展迅速的时代背景下，资源和环境日益成为人们必须面对的最主要的难题，同时，环境本身作为一种自然资源，其好坏不仅关系到人类生存空间的质量高低，还直接制约着社会经济的发展速度、水平及前景[1]。环境问题的日益突出使我们认识到项目建设不能再以牺牲环境为代价，这就要求我们对项目进行环境影响评价，以减少环境污染与破坏，避免经济发展与环境保护的尖锐对立。

柴西龙，孔令辉等对建设项目环境影响评价的公众参与模式进行了研究[2]；丁玉洁，刘秋妹等对我国环境影响评价的制度化与法制化进行了思考，对于完善立法框架及建立外部支持保障机制两方面提出了若干建议[3]；陈国阶则从环境影响评价的时间和方法方面说明我国的环评制度需要新的突破[4]。

然而，项目环境的灵活多变和劳动成果的难以度量导致传统的管理理论已经不能满足现代需求，和谐管理理论应运而生。和谐管理理论所主张的管理思想和管理理念对于当代日益复杂多变的组织环境和管理现象具有重要的理论价值和应用价值[5]。因此，本文在和谐管理理论视角下，运用模糊数学评价与层次分析相结合的方法，研究项目的环境影响评价，并将和谐管理理论进一步深化、拓展，并使之为我们的管理实践服务。

1 和谐的含义及和谐管理理论

1.1 和谐的含义在和谐管理理论中，对“和谐”的含义做了界定。其中，“和”指的是将人们的观念或行为与组织的观念或行为“合意”的联合，“谐”指的是一切物要素在组织中的“合理”的投入。而“和谐”指的是“和”与“谐”的相互衍生，并不是简单的“协调或一致”的表示。当组织中实现“和”与“谐”的共同作用时，就会产生不断明晰并优化组织目标的效应，从而和谐管理理论的作用才真正显现出来。“合意、合理”体现了“和则及谐则”，“联合”着意于人的主观性、主动性，“投入”则是一种客观、被动的状态[6]。

1.2 和谐管理理论概述和谐理论最早是由西安交通大学的席酉民教授提出的，他认为和谐管理的主要思想就是从系统论的角度出发，考察各子系统之间及子系统与系统整体之间的和谐状态，最终实现整个系统的平衡与和谐[7]。将和谐理论应用于管理学领域中，即形成了和谐管理理论，其实质就是在外界环境复杂多变的情况下，以和谐主题为核心，以“设计优化”与“诱导演化”机制及其耦合为理论指导，落实研究方案，最终达到解决问题的目的。

其中，“和谐主题”是该理论的核心内容，它不是固定不变的，而是随着环境、组织和领导等因素的变化而变化的。确定和谐主题之后，就需要以主题实现为最终目标，通过“谐则”明晰要素之间的确定性联系，实现组合过程的匹配及一致，通过“和则”激发人的积极性和主动性，消除一些不确定因素的影响，最后通过“和谐耦合”实现谐则与和则的相互协调，相互作用，促进系统整体的涌现特征，实现目标导向下的适应性演化。

和谐管理的主要特征表现为[8]：①和谐管理是一种服务型管理。在知识经济的时代背景下，传统的管理方式已经不能适应可持续发展的要求，而是需要一种更灵活、更快速的管理方式，即服务型管理。②和谐管理是一种人性化管理。以往的科学管理理论忽视了人的主体地位，将人与物的区别模糊化，而和谐管理则从人与物的对立统一出发，实现管理过程的系统化与人性化。和谐管理的基本原则是将人作为物的主人，脱离物的约束，负责支配各种物的因素的分工与协作，管理整个组织的日常运行，促进组织目标的实现。同时，还要将人的目标与组织的目标统一起来，达到部分与整体的无缝耦合状态。③自组织管理。所谓“自组织管理”，就是在组织内部建立起一种信任的文化关系，依靠各成员的自主管理和被管理实现组织文化的平衡演进。通过这种管理模式，不仅减少了日常活动中大量的管理成本支出，而且有助于激发成员的责任意识，刺激其创新意愿，主动为整个组织目标的实现贡献力量，而人与人之间的不和谐关系随即弱化和消失。

2 基于和谐管理理论的建设项目环评依据

2.1 建设项目的和谐管理概述在建设项目决策、实施、运营的全生命周期过程中，如果我们将项目看作是一种通过人要素与物要素的互动而获得项目收益的实践活动，那么建设项目的和谐主题就可以被定义为：在一定的内外部环境作用下，以建设项目自身及外部环境为媒介，进行信息的加工、整合、筛选和选择，从而归纳出项目实施过程中的核心环节，它是对项目所展开工作的中心思想的阐述，是一定阶段项目发展的要素所在。

从而，在高度不确定性的条件下，运用和谐管理理论对建设项目进行环境影响评价可以按照以下程序实施：首先，根据项目目标，详细的对项目所处的内外部环境进行分析，从而识别出具体阶段和具体情况下的和谐主题，针对物要素和人要素，分别在“和则”（人的能动作用）与“谐则”（设计优化）的指导下提出环境评价指标，并不断的修正和完善，进行环境影响评价，帮助项目获得最大的绩效。

2.2 和谐度的定义与计算和谐度是对系统和谐性进行度量的数量指标，用来衡量客观事物的内外作用力与其发展方向是否协调一致。和谐度的作用主要体现用科学的分析和计算去衡量人们对某一事物或某一种现象的认识及理解[9]，它是依据“和则”主张的规划和“谐则”主张的运算结构，对客观事物具体状态和谐性的度量。

和谐度的计算是在对所研究的项目进行仔细的分析后，根据建设项目的全生命周期的目标和功能，及环境的要求，列出环境影响评价指标体系，然后运用合适的定量和定性方法对建设项目的环评进行研究，确定和谐度。

3 建设项目环境影响评价指标体系构建

对于建设项目存在的主要环境问题进行研究发现，其主要的环境影响包括七个方面，包括：社会环境影响、生态环境影响、水土流失影响、声环境影响、地表水环境影响、环境空气影响和景观环境影响。因为建设项目在不同的阶段具有完全不同的特点，所以本文在和谐管理理论“和则”与“谐则”的指导下，从建设项目的决策、实施、运营的全生命周期角度出发，评选建设项目环评指标，并不断的修正与完善，建立建设项目环境影响评价指标体系如图1所示。

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图1 建设项目环境影响评价指标体系

4 建设项目环境影响评价——和谐度的计算

4.1 模糊数学评价与层次分析法

4.1.1 模糊数学评价法。模糊评价的方法是先评价其中的单个因素，再综合各单因素的评语后，对所有因素进行综合模糊评价[10]。利用这种方法可以对建设项目环境影响评价的多项指标信息进行加工，汇合做出一个综合指标评语，以避免统计信息的遗漏和丢失，进而从整体上反映建设项目环评的整体情况。

4.1.2 层次分析法。层次分析法AHP（the analytic hierarchy process）是一种将主观判断的定性结果用定量的形式表达和处理的系统化、层次化的分析方法，特别适用于由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而又缺少定量数据的系统[11]。

本文运用层次分析法来确定各指标的权重。它的最主要思想是首先将问题分解细化，通过对研究问题性质及要求等内容的分析，建立一个具有逻辑结构的指标体系，然后，将指标体系中的相关指标提取出来，两两进行比较与分析，即进行量化的过程，最后，将所得结果进行综合计算。通过这种方法，系统分析问题最终就落实到权重确定问题，只要稍加处理，明晰最低层指标（决策对象、方案、措施等）相对于最高层指标（总目标）的相对重要性，就可以获得研究问题的答案。当然，这种方法缺乏一定的客观性，有待加强。

4.2 建设项目环评和谐度的计算步骤

4.2.1 利用模糊数学评价方法确定各指标的得分。一般情况下将得分情况划分为5个等级：“很好”是5分，“好”是4分，“中等”是3分，“差”是2分，“很差”是1分，由此原则计算建设项目决策、实施、运营阶段的指标得分。

4.2.2 运用层次分析法确定指标权重。将建立的指标体系按照要求进行两两评价，确定其重要性权重，越重要的指标权重越大，然后，将相关结果进行归一化处理，使之介于O与1之间，各真值表权重之和等于1。

4.2.3 和谐度的计算。按下式分别计算建设项目三个阶段的和谐度：h（Ai）=■

其中，i=1，2，3分别表示建设项目的决策、实施和运营阶段；k——各阶段的指标个数；ωk——表示第i个指标的权重系数；Ck——表示第i个指标的评价结果；C■■——表示第i个指标的理想和谐值。

4.2.4 最后，建设项目环境影响评价的结果HA=？渍1hA1+

？渍2hA2+？渍3hA3，其中？渍1，？渍2，？渍3分别表示三个阶段的权重系数。

5 结论

在不确定性越来越高的现代社会，用和谐管理理论去研究项目管理越来越显示出传统项目管理所不及的优越性。在和谐管理的视角下进行建设项目环境影响评价，不仅具有一定的指导与补充作用，而且可以有效的缓解各评价指标之间的冲突，使其达到良好的耦合，对项目的顺利进行具有非常重要的意义。

参考文献：

[1]颜建军，游达明.基于多层次模糊综合评判法的大型工程项目环境影响评价[J].生态环境，2010（7）：150-157.

[2]柴西龙，孔令辉，海热提·涂尔逊.建设项目环境影响评价公众参与模式研究[J].中国人口·资源与环境，2005，15（6）：118-121.