一种水利大数据服务分析与评价模型的制作方法
【专利摘要】本发明涉及水利工程技术领域，特别是一种水利大数据服务分析与评价模型，该模型包含了确定评价目标和范围、建立水利大数据服务评价指标体系、确定指标隶属度、确定指标权重、模糊层次综合评价等模块。本发明利用层次分析法和模糊数学理论，能够对水利大数据服务的各种方案进行综合考虑，得到各方案的优劣排序，从而找出最佳的决策方案。
【专利说明】
一种水利大数据服务分析与评价模型
技术领域
[0001] 本发明涉及水利工程技术领域，特别是一种水利大数据服务分析与评价模型。
【背景技术】
[0002] 随着互联网的快速发展，传统的水利工程技术越来越向水利信息化发展，各种大 型的水利信息化基础设施及应用系统被广泛应用到水利工程建设与管理、水行政业务处 置、水利工程顶层决策等领域中。水利信息化涵盖了水利工程勘探、规划、设计、施工、运行 管理和维护、自然资源保护、可持续发展等多个方面，形成的水利数据形式多样、种类繁多、 数据总量庞大而且持续高速增长。
[0003] 随着水利信息化的不断发展，水利信息数据总量快速增长，呈现出水利数据量大、 来源形式多样、持续增长、数据价值高、实时或准实时要求等特点。在管理和应用层面上，用 户已不满足数据存储和管理碎片化的现状，提出了全面整合分散的各类水利信息，实现信 息共享、高效管理、提供数据支撑的要求。如何更好地处理和利用水利大数据来为人们提供 服务，以及如何通过对这些服务进行分析和评价来帮助决策者确定方案或作为参考依据， 已成为水利信息化发展必须面对的问题和挑战。
【发明内容】
[0004] 本发明针对现有技术的缺陷，提出了一种水利大数据服务分析与评价模型，实现 对各种水利大数据服务方案的综合评价，选择最优的服务方案，该评价与分析模型包含了 确定评价目标和范围模块、建立水利大数据服务评价指标体系模块、确定指标隶属度模块、 确定指标权重模块、模糊层次综合评价模块等。确定评价目标和范围模块主要是根据水利 工程项目要求、相关法律法规、社会政策等确定针对水利大数据服务的评价目标和范围；建 立水利大数据服务评价指标体系模块主要是对已确定的评价目标进行分解，得到若干层次 的评价指标;确定指标隶属度模块采用模糊统计方法，计算各指标的隶属度值;确定指标权 重模块主要是根据各指标对目标的贡献率程度不同而赋予各指标不同的权值，赋予较大的 指标比较大的权重;模糊层次综合评价模块是对各备选方案进行多层次模糊综合评价，根 据评价结果进行各种方案的优劣势进行对比，提出改进措施和建议，做出方案的选择。
[0005] 进一步的，所述确定评价目标和范围模块主要根据水利大数据项目要求及相关的 法律、法规、政策等进行评价目标的确定，通常包括项目对社会、经济、资源和环境等方面产 生的效益和影响，评价范围是指项目影响的时间范围和空间范围，二者都应具有客观性和 可操作性。
[0006] 更进一步的，所述建立水利大数据服务评价指标体系模块的内容涵盖社会影响的 各方面，包括社会经济效益、自然资源利用、社会环境影响和自然生态环境影响等方面，而 他们又分别由各自的低一层次的指标构成，这些低一层次的指标还可根据要求进一步分 解，即采用多层次模型结构。具体步骤为:首先对待评价的水利大数据服务进行深入的系统 分析，从分析项目各评价指标的逻辑关系入手，对项目做出调理清晰、层次分明的系统分 析;然后对评价目标进行分解，从整体最优原则出发，以局部服从整体、宏观与微观相结合， 综合多种指标，对确定的项目总目标进行分解，并使这些指标包括各种效益与影响的定性 分析或定量分析;然后根据采用的多层次综合评价方法确定评价指标的数量，建立评价指 标矩阵X，形成系统的完整的评价指标体系：
[0008] 其中，待评价的水利大数据服务有η个可行的待选方案，每个方案有m个评价指标， XlJ表示第j个可行方案的第i个指标值。
[0009] 更进一步的，所述确定指标隶属度模块采用模糊统计方法，根据各指标的所属的 优越类型计算各指标的隶属度值。针对不同情况，可综合采用多种方法确定各指标的相对 隶属度矩阵P:
[0011 ]其中，对于越大越优型指标，其相对隶属度为Pij (i = 1，2，…!!!; j = 1，2，…，η):
[0013]其中，对于越小越优型指标，其相对隶属度为Pij(i = 1，2，."m; j = 1，2，…，η):
[0015]更进一步的，所述确定指标权重模块主要是根据各指标对目标的贡献率程度不同 而赋予各指标不同的权值，赋予较大的指标比较大的权重，各评价指标的权重集合W:
[0017] 其中，W是指标集上的模糊子集，反映了各指标的重要程度;^是各指标的权值，满 足归一化的要求。
[0018] 更进一步的，所述模糊层次综合评价模块对各备选方案进行多层次模糊综合评 价，根据评价结果进行各种方案的优劣势进行对比，提出改进措施和建议，做出方案的选 择。模糊综合评价矩阵R是评价集上的模糊子集，R的计算方法为：
[0020]其中，Γι是第i个方案的综合评价指标，它的值越大越好，^最大值的方案即为所选 的最优方案：
[0022]可以根据综合评价指标的结果，获得最优方案，并对其他各方案进行比较分析，发 现方案中哪些指标结果较低并进行改进。
[0023]采用上述水利大数据服务分析与评价模型后，能够对多种大数据服务方案进行综 合评价，确定最优的服务方案，并进一步分析各方案评价价值偏低的原因、采取相应的改进 措施，为上层决策者提供数据支撑和参考。
【附图说明】
[0024]下面结合附图和【具体实施方式】对本发明作进一步详细的说明。
[0025]图1为本发明的结构示意图。
[0026] 图2为本发明水利大数据服务评价指标体系结构图。
[0027] 图中：1为确定评价目标和范围模块，2为建立水利大数据服务评价指标体系模块， 3为确定指标隶属度模块，4为确定指标权重模块，5为模糊层次综合评价模块。
【具体实施方式】
[0028] 如图1所示，本发明一种水利大数据服务分析与评价模型，包括确定评价目标和范 围丰吴块1，建立水利大数据服务评价指标体系t吴块2，确定指标隶属度t吴块3，确定指标权重 模块4,模糊层次综合评价模块5。其中，建立水利大数据服务评价指标体系模块2根据确定 评价目标和范围模块1确定的评价目标和范围进行系统分析、目标分解、确定评价指标数 量、建立评价指标体系。确定指标隶属度模块3利用建立水利大数据服务评价指标体系模块 2的评价指标矩阵进行计算获得各指标的相对隶属度矩阵。确定指标权重模块4根据水利大 数据项目的要求及相关政策，通过专家讨论等方式，考虑各指标对目标的贡献率程度不同 而赋予各指标不同的权值，赋予较大的指标比较大的权重，获得各评价指标权重矩阵。模糊 层次综合评价模块5利用确定指标权重模块4和确定指标隶属度模块3得到的各指标权重矩 阵和相对隶属度矩阵进行模糊计算，得到综合评价矩阵，得到各水利大数据服务方案的评 价结果。
[0029] 如图2所示，本发明水利大数据服务评价指标体系包括社会经济效益、社会环境影 响、自然生态环境影响和自然资源利用等方面，而他们又分别由各自的低一层次的指标构 成，这些低一层次的指标还可根据要求进一步分解，本发明分为采用3层模型结构。其中，社 会经济效益指标分解为经济影响指标、收入分配效益指标、就业效果指标等;改善社会环境 指标分解为移民人均安置投资指标、移民安置前后人均年纯收入增长率指标、移民安置完 成率指标、移民安置稳固率指标等;改善生态环境指标分解为环境污染影响指标、旅游效益 指标、水环境指标等；自然资源利用指标分解为水资源利用率增量指标、土地资源利用率增 量指标等。由于水利大数据服务项目的社会效益和影响非常广泛，本发明结合采用定性指 标分析和定量指标分析进行服务方案的综合评价。在实践中进行水利大数据服务评价时， 应根据评价目标和项目要求灵活采用多种评价分析方法进行指标的选取。
[0030] 本发明水利大数据服务分析与评价模型的工作过程如下：首先，根据水利大数据 服务项目要求及相关法律法规，由专家组构建确定评价目标和范围模块1，根据确定的评价 目标和范围得到建立水利大数据服务评价指标体系模块2,依据已建立的评价指标体系矩 阵通过模糊计算和层次分析法构建确定指标隶属度模块3和确定指标权重模块4,模糊层次 综合评价模块5对得到的各指标相对隶属度矩阵和权重矩阵进行计算，得到各水利大数据 服务方案的综合评价结果，并选择最优。
[0031]虽然以上描述了本发明的【具体实施方式】，但是本领域熟练技术人员应当理解，这 些仅是举例说明，可以对本实施方式作出多种变更或修改，而不背离本发明的原理和实质， 本发明的保护范围仅由所附权利要求书限定。
【主权项】
1. 一种水利大数据服务分析与评价模型，其特征在于:所述模型包含了确定评价目标 和? 11围、建立水利大数据服务评价指标体系、确定指标隶属度、确定指标权重、t旲糊层次综 合评价等t吴块。2. 根据权利要求1所述的水利大数据服务分析与评价模型，其特征在于:所述确定评价 目标和范围模块:根据水利工程项目评价内容对水利大数据服务设定评价指标;综合考虑 国家政策、地区国民经济和社会发展目标确定评价范围和指标;参照其他相关项目评价指 标选用的指标。3. 根据权利要求2所述的水利大数据服务分析与评价模型，其特征在于:建立水利大数 据服务评价指标体系模块:采用层次分析法将确定的评价目标分解为若干层次的评价指 标，不要超过3层;结合水利大数据服务项目的功能、评价内容对评价目标进行分解，找出项 目可能产生的效益与影响、与社会相适应的各种指标，使每层包含的指标个数不要超过9 个，若过多再考虑分出子层或者削减部分指标，并对各指标、指标进行定性或定量分析;根 据评价方法确定评价指标的数量，构建水利大数据服务评价指标体系。4. 根据权利要求3所述的水利大数据服务分析与评价模型，所述确定指标隶属度模块， 采用模糊数学理论，计算各指标的隶属度值。5. 根据权利要求4所述的水利大数据服务分析与评价模型，其特征在于:所述确定指标 权重模块，根据各指标对目标的贡献率程度不同而赋予各指标不同的权值，赋予较大的指 标比较大的权重，并依据ΑΗΡ法分级标准进行排序。6. 根据权利要求5所述的水利大数据服务分析与评价模型，其特征在于:所述模糊层次 综合评价模块对各水利大数据服务方案的相对隶属度向量进行计算，得到各方案的相对隶 属度，选出最优方案，并给出改进建议。
【文档编号】G06Q10/06GK106096733SQ201610463203
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月23日
【发明人】王鹏, 徐勇军
【申请人】南京阖云骥联信息科技有限公司