流域突发水污染事故的最优应急处理技术筛选方法、应急决策系统技术方案

本发明专利技术公开一种流域突发水污染事故的最优应急水污染处理技术筛选方法、应急决策系统。本发明专利技术首先提供筛选指标的决策权重测算方法，运用证据理论合成规则引入指标证据间距离函数，将n名专家对不同筛选指标给出的n组权重评分合成为一组决策权重评分，解决不同专家评分之间权重冲突的技术问题。本发明专利技术流域突发水污染事故的最优应急处理技术筛选方法通过引入上述决策权重测算方法，提高了最优决策质量。该方法优化后的两级筛选法，能够降低运算量，节省应急决策时间。本发明专利技术突发性流域水污染事故的应急决策系统，将应急响应划分为日常工作与最优决策两部分，能够在减少专家主观意见冲突的前提下缩减应急响应时间，实现真正意义上的应急决策。

Selection Method and Emergency Decision System of Optimal Emergency Treatment Technology for Sudden Water Pollution Accidents in Watershed

【技术实现步骤摘要】
流域突发水污染事故的最优应急处理技术筛选方法、应急决策系统
本专利技术涉及一种突发水污染事故的治理决策方法，特别是涉及一种用于筛选流域突发水污染事故治理时最优应急水污染处理技术的方法，属于水环境治理、水污染应急响应决策

技术介绍
流域突发水污染事故是突发环境事故中的最突出类型。据统计，近年我国的突发环境事故中94.7％属于流域突发水污染事故。流域突发水污染事故具有事发突然、污染范围不确定、负面影响大、处理处置艰巨等特点，因而在流域突发水污染事故发生后，应急响应决策技术显得尤为重要。这其中又以迅速筛选出最优处理技术为整个应急响应决策的核心环节。现有技术中，针对流域突发水污染事故筛选最优应急处理技术基本是有两类方案。第一类是案例匹配筛选方案，是利用历史案例与当前突发污染事故的相似性，利用案例结构相似度与属性相似度的案例整体相似度算法，实现案例检索与匹配，从而筛选出当前适宜处理技术。第二类是专家评分筛选方案，是在专家评分的基础上，根据当前事故特征从现有处理技术中筛选适宜处理技术。具体的筛选过程中，首先由不同专家在结合现场条件特征的基础上对处理技术的不同筛选指标评分，同时也对不同筛选指标权重评分，再通过数学方法计算得到各项筛选指标的最终决策价值，最后得到在综合考虑不同专家的意见基础上筛选出的最适宜应急水污染处理技术。现有的两类筛选方案在实际操作中都存在缺陷，主要在于：对于第一类方案，由于流域水环境与事故特征的多样性，因而当前突发水污染事故恐较难与案例方案，尤其是成功案例的治理方案相匹配。特别是对于一些罕见少发的水污染类型，既有案例更为有限，案例匹配法几乎难以实施。对于第二类方案，专家评分能够较好地考虑当前事故的各方面特征，也能够在不依赖于案例技术的前提下依照科学决策的思路选定适宜处理技术，但存在的主要缺陷在于无法避开不同专家对指标权重赋值偏差较大的问题。尤其是处理技术的各筛选指标间通常存在一定程度的渗透、干涉等关联，这更加重了当专家的权重评分冲突时，如何科学地综合所有专家意见，筛选出最适宜处理技术的难度。因而整体上，相较于案例匹配筛选方案，基于专家评分的最优应急处理技术筛选方案具有更多优势，但由于存在筛选评价指标间的关联性问题，因而当不同专家对同一指标评分差异较大时，如何科学解决各专家意见之间的冲突成为整个应急决策的关键性问题。
技术实现思路
本专利技术的目的就是针对现有技术的不足，提供一种流域突发水污染事故的最优应急水污染处理技术筛选方法。该方法在对备选水污染处理技术施以专家评分的基础上，运用证据理论合成规则引入指标证据间距离函数，解决不同专家评分之间权重冲突的技术问题，筛选出当前水污染事故的最优应急处理技术。为实现上述目的，本专利技术首先提供一种筛选指标的决策权重测算方法，用于在根据筛选指标进行最优技术筛选的过程中，将不同专家对不同筛选指标的权重评分加以融合，得到用于最终决策的决策权重，其技术方案如下：一种筛选指标的决策权重测算方法，将不同专家对不同筛选指标的权重评分加以融合，得到用于最终决策的决策权重；其特征在于：依如下步骤实施：首先，确定Z(Z≥5)项筛选指标I；其次，采用专家评分法，由n(n≥5)名专家分别对Z项筛选指标I的权重信度评分，得到n组权重证据，每组权重证据即每名专家对Z项筛选指标I的Z个权重信度评分，每组权重证据记为权重证据mr,r＝1,2,…,n；再次，依式1-1～式1-4计算任意两组权重证据间的距离drk式中，drk—任意两组权重证据mr、mk间的距离，mr、mk—权重证据组mr、权重证据组mk，由专家评分确定，Ip、Iq—子集Ip、子集Iq，表示任意第p个、第q个筛选指标I，mr(Iq)、mk(Ip)—分别表示权重证据组mr中筛选指标Iq的权重信度评分、权重证据组mk中筛选指标Ip的权重信度评分，由专家评分确定；再次，依式2计算任意权重证据组mr被其余权重证据组支持的总支持度H(mr)：式中，H(mr)—任意权重证据组mr被其余权重证据组支持的总支持度；再次，依式3计算任意权重证据组mr的可信度θ(mr)：式中，θ(mr)—任意权重证据组mr的可信度；最后，依式4计算筛选指标的决策权重wIq：式中，wIq—任意筛选指标Iq的决策权重。上述筛选指标的决策权重测算方法，是将n名专家对不同筛选指标I的权重信度分布(即n组权重评分)集成为一组权重评分。该组权重评分在最终决策步骤中使用，称为决策权重。该组决策权重评分有效解决了筛选指标量化过程中各融合数据之间的冲突性问题，因而能够提高其应用于最终决策的科学性，进而提供决策质量。上述筛选指标的决策权重测算方法的基本原理在于：在基于专家评分的决策程序中，之所以需要采用专家评分法，往往是由于筛选指标的数据不甚完备或者筛选指标的含义需要专业判读，造成在确定各指标权重时必须借助专家的主观知识经验才能实现。专家的主观知识经验通常存在一定程度的差异，甚至对于某些指标存在较大差异。尽管这种差异本身是专家评分的价值所在，但由此也导致了在这类决策过程中需要对不确定性问题进行科学处理的技术问题。本专利技术决策权重测算方法是借助证据理论的思想，将命题(即筛选指标的权重)的不确定性问题转化为了集合(即辨识框架中子集的基本信任分配函数)的不确定性问题，对不同专家的权重信度评分进行融合与重新分布，从而较好地将定性评价定量化，利用基于证据间距离函数的权重信度融合方法来解决各专家意见之间的冲突性。为实现不同权重信度的融合，上述决策权重测算方法的数学原理在于：设Ω为辨识框架，即筛选指标的集合；其子集为Iq,(q＝1,2,3,…,Z)，对应任意一项筛选指标I。此处的子集均指单元素子集，专家对包含多个元素组成的子集或空集不产生任何信任分配。m(Ij)表示子集Ij的基本信任分配函数，即专家对Ij的信任程度，体现为权重评分。各项满足：上式中，表示对于空集不产生任何信度，表示一名专家对辨识框架Ω内的所有子集赋予的信任程度值之和为1。辨识框架Ω下，子集分别为Ip、Iq(p、q＝1,2,…,Z)，分别表示任意第p个、第q个筛选指标I；mr、mk(r,k＝1,2,…,n)分别为辨识框架Ω下任意两名专家r、k给出的两组基本信任分配函数，分别体现为专家r给出的权重信度评分与专家k给出的权重信度评分，分别记为权重证据组mr与权重证据组mk；mr(Iq)、mk(Ip)分别表示第r名专家对子集Iq的信任分配函数、第k名专家对子集Ip的信任分配函数，分别体现为权重证据组mr中筛选指标Iq的权重信度评分、权重证据组mk中识别指标Ip的权重信度评分，则证据组mr与证据组mk间的距离drk可表示为式1计算式组(式1-1～式1-4)。其中，|Iq∩Ip|表示Iq∩Ip中包含辨识框架非空子集的个数，|Iq∪Ip|表示Iq∪Ip中包含辨识框架非空子集的个数。由此可知drk∈[0,1]且drk值越大，两权重证据组间距离越大，基本信任分配函数间相似度越低，专家分歧越大；相反，drk值越小，两权重证据组间距离越小，基本信任分配函数间相似度越高，专家意见越统一。共有n名专家，则多组权重证据之间的距离，可利用权重证据组距离矩阵D(式7)表示：在距离矩阵D的基础上，对1与距离矩阵第r行各元素(除对角线外)的差求和，可表示任意本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种筛选指标的决策权重测算方法，将不同专家对不同筛选指标的权重评分加以融合，得到用于最终决策的决策权重；其特征在于：依如下步骤实施：首先，确定Z，Z≥5项筛选指标I；其次，采用专家评分法，由n，n≥5名专家分别对Z项筛选指标I的权重信度评分，得到n组权重证据，每组权重证据即每名专家对Z项识别指标I的Z个权重信度评分，每组权重证据记为权重证据mr,r＝1,2,…,n；再次，依式1‑1～式1‑4计算任意两组权重证据间的距离drk：

【技术特征摘要】
1.一种筛选指标的决策权重测算方法，将不同专家对不同筛选指标的权重评分加以融合，得到用于最终决策的决策权重；其特征在于：依如下步骤实施：首先，确定Z，Z≥5项筛选指标I；其次，采用专家评分法，由n，n≥5名专家分别对Z项筛选指标I的权重信度评分，得到n组权重证据，每组权重证据即每名专家对Z项识别指标I的Z个权重信度评分，每组权重证据记为权重证据mr,r＝1,2,…,n；再次，依式1-1～式1-4计算任意两组权重证据间的距离drk：式中，drk—任意两组权重证据mr、mk间的距离，mr、mk—权重证据组mr、权重证据组mk，由专家评分确定，Ip、Iq—子集Ip、子集Iq，表示任意第p个、第q个筛选指标I，mr(Iq)、mk(Ip)—分别表示权重证据组mr中筛选指标Iq的权重信度评分、权重证据组mk中筛选指标Ip的权重信度评分，由专家评分确定；再次，依式2计算任意权重证据组mr被其余权重证据组支持的总支持度H(mr)：式中，H(mr)—任意权重证据组mr被其余权重证据组支持的总支持度；再次，依式3计算任意权重证据组mr的可信度θ(mr)：式中，θ(mr)—任意权重证据组mr的可信度；最后，依式4计算识别指标的决策权重wIq：式中，wIq—任意筛选指标Iq的决策权重。2.一种利用权利要求1所述的筛选指标的决策权重测算方法实现的流域突发水污染事故的最优应急处理技术筛选方法，用于在流域突发水污染事故后，从水污染处理技术库中筛选最优水污染处理技术，其特征在于：所述水污染处理技术库由不同类别水污染的处理技术构成，每件处理技术分别标注Z，Z≥5项筛选指标I；最优水污染处理技术筛选依如下步骤实施：首先，流域突发水污染事故后，组织现场踏勘获取现场调查数据，所述现场调查数据包括满足筛选指标I的筛选需要的资料数据；其次，由至少m，m≥3名专家对Z项筛选指标I评分，计算每项评分m个值的算术平均值，得到每件水污染处理技术的Z项决策评分yq；再次，由n，n≥5名专家分别对Z项筛选指标I的权重信度评分，依权利要求1所述筛选指标的决策权重测算方法计算各筛选指标的决策权重wIq；最后，依式5计算每件水污染处理技术的综合决策评分M值：式中，M—水污染处理技术的筛选综合决策评分，wIq—水污染处理技术任意筛选指标Iq的决策权重，由式4计算确定；yq—水污染处理技术任意筛选指标Iq的决策评分，由专家评分确定，Z—筛选指标I数量；M值最大的技术即为此次事故的最优水污染处理技术。3.根据权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘颖，杜倩颖，欧阳峰，付雨洁，童刚强，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51