基于蒙特卡洛-可变模糊集的湖泊富营养化评价方法

    公开(公告)号:CN116823047A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310768603.5

    申请日:2023-06-27

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了基于蒙特卡洛‑可变模糊集的湖泊富营养化评价方法,获取评估区湖泊营养指标数据,建立数据集;确定样本的目标概率函数;基于湖泊富营养指标分级标准,建立标准值特征矩阵;计算湖水营养因子指标权重;根据目标概率函数,采用蒙特卡洛法随机抽取预设数量的营养因子值随机数,基于可变模糊集方法计算营养因子随机数和权重综合得到的湖水富营养等级,根据隶属于各营养等级的概率,确定得到湖泊富营养化等级。本发明考虑到湖泊水体营养因子的不确定性及对评价结果的影响,采用蒙特卡洛方法对数据进行随机模拟,基于可变模糊集理论评估了湖泊水体隶属于不同富营养化等级的概率水平,更加准确地评价了湖泊富营养化程度。

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