【技术实现步骤摘要】
一种基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法
本专利技术属于水质评价
,尤其是一种基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法。
技术介绍
水产养殖行业的水质优劣直接影响了水产品的品质。水产养殖环境的研究主要集中在对于水质环境因子的研究上。对于水质环境因子的检测,学者们进行了大量的研究。模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的数学。所谓的模糊性主要是指客观事物差异的中间过渡界限的“不分明性”。这种模糊性在很多领域得到了应用,如油气勘探、风机故障诊断等。因为水环境污染程度与水质分级之间存在模糊性,因此一部分学者将模糊应用到了水质因子的检测。然而,在水产养殖中,因为水质环境的要求会更高,不同时间节点对水质因子的影响会扩大化。因此,为了更好对水产养殖的水质进行评价,有必要进一步的完善与改进。
技术实现思路
本专利技术的目的在于更好的对水产养殖的水质进行评价,通过改进评价因子集和重置水质因子权重,提出了一种基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法。本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:一种基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法,包括步骤:步骤1、确定水质评价因子的种类,构建改进评价标准集,确定合适的隶属度函数;步骤2、构建水质评价因子权重向量,并在时间维度上对水质评价因子权重进行重构;步骤3、进行综合评价,然后做出最终决策;最后利用水质评价因子模型进行测试。而且,上述的构建改进评价标准集的过程为:选择对于水产养殖水质环境至关重要的温 ...
【技术保护点】
1.基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法,其特征是,包括步骤:/nS1.确定水质评价因子的种类,构建改进评价标准集,确定合适的隶属度函数;/nS2.构建水质评价因子权重向量,并在时间维度上对水质评价因子权重进行重构;/nS3.进行综合评价,然后做出最终决策;最后利用水质评价因子模型测试。/n
【技术特征摘要】
1.基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法,其特征是,包括步骤:
S1.确定水质评价因子的种类,构建改进评价标准集,确定合适的隶属度函数;
S2.构建水质评价因子权重向量,并在时间维度上对水质评价因子权重进行重构;
S3.进行综合评价,然后做出最终决策;最后利用水质评价因子模型测试。
2.根据权利要求1所述基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法,其特征是:构建改进评价标准集的过程为:选择对于水产养殖水质环境相关的包含温度、溶解氧、pH、氨氮、色味、漂浮物在内的环境因子构建成评价因子集U,即U={温度、溶解氧、pH、氨氮含量、色味、漂浮物};
确定好评价因子集后,在进行隶属度函数计算前,先依据模糊综合水质评价法对某次水质检测数据进行赋权:
W=[wi]=[w1w2...wm]
W为评价因子实测权重向量,wi为第i个评价因子的权重值,其中:
其中,k为水质评价标准集中的等级数,k=4,xi为实测值,Si,j为第i个因子第j等级的标准值,为第i个因子全标准等级的平均值。
3.根据权利要求1所述基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法,其特征是:改进的隶属度函数如下所示:
其中,fij为i因子对应于j等级的隶属度,xi为各因子的实测值,i为评价因子,Si,j为第i个因子对应于第j级水质等级的标准值,根据上述各式求出因子i分别对应于各级水质等级的隶属度,构建模糊矩阵R;
其中,fij为i因子对应于j等级的隶属度。
4.根据权利要求1所述基于改进模糊的水产养殖水质综合评价法,其特征是:水质评价因子权重的更新过程为:水质评价因子权重的更新,是时间维度上包括横向权重向量的更新和纵向权重向量的更新;
其中,横向权重向量的更新过程具体为:
将水质检测数据集按照时间划分为N组,并且先处理其中的一组检测数据矩阵;
其中,uij表示第i次第j项检测指标的检测值;
计算各评价因子数据的加权平均值,得出有关监测值变化量的加权平均值行向量:
V=[vj]=[v1v2...vm]
其中:
其中,kj为第i次检测数据所属的水质等级出现的次数,其中,某次检测水质中温度数据为:
其中,a,b,c分别表示该次检测的数据按照评价标准集来划分分别隶属于a,b,c水质等级,则:
ka=2,kb=2,kc=1
即该因子检测数据中单因子隶属于a类水质的次数为2,隶属于b类水质的次数为2,同理隶属于c类水质的次数为1;
计算检测值的加权平均相对变化量,构造检测值变化行向量:
V′=[v′j]=[v′1v′2...v′m]
其中:
设某次检测数据中某因子数据的算数平均值为M1,加权平均值为M2,比例系数:
则v′j化简为:
上式反应数据的加权平均变化量,最后结果取绝对值,考虑到一组数据中如果较小的数据权重大则该评价因子单因子隶属于该水质等级的次数多,那么加权平均数值就偏小,如果较大数据权重大,那么加权平均数就偏大;因此加权平均数是在变化;...
【专利技术属性】
技术研发人员:游国栋,张尚,苏虹霖,
申请(专利权)人:天津科技大学,
类型:发明
国别省市:天津;12
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