基于TOPSIS方法的雾霾污染风险评价
基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价研究
基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价研究目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、相关理论概述 (7)2.1 财务风险定义及分类 (8)2.2 TOPSIS法基本原理 (9)2.3 改进TOPSIS法的主要步骤 (11)三、煤炭企业财务风险评价指标体系的构建 (11)3.1 选取原则与依据 (12)3.2 指标体系框架设计 (13)3.3 指标权重确定方法 (15)四、基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价模型构建 (15)4.1 数据来源与预处理 (17)4.2 初始矩阵构建 (17)4.3 加权矩阵及一致性检验 (18)4.4 最终评价结果求解 (20)五、实证分析 (21)5.1 煤炭企业样本选择与数据收集 (21)5.2 实证过程及结果分析 (22)5.3 结果讨论与对策建议 (24)六、结论与展望 (25)6.1 研究结论总结 (26)6.2 研究不足与局限性分析 (27)6.3 对未来研究的展望 (28)一、内容综述随着全球能源结构的转变和低碳经济的发展，煤炭企业作为我国能源安全的重要保障，其财务风险评价显得尤为重要。
传统的TOPSIS 法在评价过程中存在权重确定主观性较强、信息不对称等问题，本文尝试对改进的TOPSIS法进行探讨，以期更科学、客观地评估煤炭企业的财务风险。
不少学者对TOPSIS法进行了完善和改进。
有研究者引入熵权法来确定指标权重，以克服主观赋权的偏差；还有研究者提出将灰色关联分析法与TOPSIS法相结合，以更全面地考虑各指标间的关联性和重要性。
这些方法都在一定程度上提高了TOPSIS法的评价准确性和可靠性。
在煤炭企业财务风险评价的研究中，现有文献多从财务风险识别、度量和管理等方面展开。
财务风险的识别主要包括偿债能力、盈利能力、运营能力和成长能力等方面的指标；度量方法主要有层次分析法、模糊综合评价法和灰色关联分析法等；管理策略则包括建立健全内部控制体系、优化资本结构、提高风险管理技术等。
TOPSIS综合评价法在风险评价中的应用研究
TOPSIS综合评价法在风险评价中的应用研究
刘月
【期刊名称】《河南建材》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】尽管TOPSIS法是一种相对较新的综合评价方法,但已广泛应用于投资决策、市场营销和医疗卫生等领域。
该方法利用评价对象与理想目标的接近程度进行相对优劣排序,是一种组内距离综合评价方法。
在多目标决策分析中,利用TOPSIS 方法能够精确品判断各评价方案之间的差距。
因此,该方法对把握及降低风险具有重要意义。
文章对TOPSIS综合评价法进行研究,阐述了TOPSIS综合评价法的优势和缺陷,分析了TOPSIS综合评价法的改进措施与成效,研究了TOPSIS综合评价法在风险评价中的应用,并对TOPSIS综合评价法在风险评价领域的未来发展方向进行了展望。
【总页数】4页(P12-15)
【作者】刘月
【作者单位】华北水利水电学院
【正文语种】中文
【中图分类】F27
【相关文献】
1.AHP法和TOPSIS法在软件项目风险评价中的综合应用
2.模糊综合评价法在油库风险评价中的应用研究
3.AHP-综合评价法在港口工程风险评价中的应用研究
4.TOPSIS法在卫生防病工作质量综合评价中的应用研究
5.TOPSIS法和秩和比法模糊联合在基本公共卫生服务质量综合评价中的应用研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Topsis法在环境影响评价中的应用
5.案例分析：
2、如本例对白沙湘永煤矿粉尘几何平均浓度归一化处理如下：
表2
厂矿 白沙湘永煤矿 沈阳田师傅煤矿 抚顺龙凤煤矿 大同同家山煤矿 扎诺尔南山煤矿
指标转化值
游离SiO2含量 （%）
23.2558 20.4082 40.0000 27.0270 41.6667
粉尘几何平均浓 度（mg/m3）
1
5．计算诸评价对象与最优方案的接近程度Ci，其计算公式如下：
DiCi Di Di Ci 在0与1之间取值， Ci 愈接近1，表示该评价对象越接近最优水平； 反之，愈接近0，表示该评价对象越接近最劣水平。
6．按 Ci 大小将各评价对象排序， Ci 值越大，表示综合效益越
好。如表11所示，以扎诺尔南山煤矿最优，即对呼吸系统危害最
ij
)
j
为第j个指标的权重系数。
THE END
4.基本步骤：
4.2归一化处理
对同趋势化后的原始数据矩阵进行归一化处理，并建立相 应矩阵。其指标转换公式为：
aij X ij
X ij2 (原高优指标）
i 1
n
由此得出经归一化处理后的A矩阵为：
a11 a A 21 a n1 a12 a22 an 2 a1m a2 m anm
4.1指标同趋势化
评价指标同趋势化： Topsis法进行评价时，要求所有指标变化方
向一致（即所谓同趋势化），将高优指标转化为低优指标，或将低优指标 转化为高优指标，通常采用后一种方式。转化方法常用倒数法，即令原始 数据中低优指标Xij(i=1,2…，n；j=1,2…m),通过 X 1 X 变换而转化成高 ij ij 优指标，然后建立同趋势化后的原始数据表
基于熵权topsis法建立市域社会治理效能评估模型
文章标题：基于熵权topsis法建立市域社会治理效能评估模型摘要：市域社会治理效能是指政府和社会各界在城市社会治理中所发挥作用的综合效果。
在市域社会治理中，评估其效能对于提高城市治理水平、优化资源配置具有重要意义。
本文将介绍基于熵权topsis法建立市域社会治理效能评估模型的思路和方法，并探讨其在实际应用中的意义和价值。
一、引言市域社会治理效能是城市治理的重要指标之一。
在当今社会，城市面临着诸多社会问题和挑战，如人口老龄化、环境污染、社会不平等等。
有效评估市域社会治理效能，有助于科学地分析城市治理的现状和问题，为政府决策提供参考，推动城市治理水平的提升。
二、基于熵权topsis法的市域社会治理效能评估模型1. 熵权topsis法的基本思想熵权topsis法是一种综合评价方法，它综合考虑了各指标之间的相互关系，能够有效地评估多指标问题。
在市域社会治理效能评估中，可以利用熵权topsis法综合评价各项指标的重要性和表现，从而建立完整的评估模型。
2. 确定评估指标体系在建立市域社会治理效能评估模型时，首先需要确定评估指标体系。
该指标体系应包括社会经济发展、环境保护、民生福祉、社会公平等多个方面的指标，以全面反映城市治理的效能。
3. 进行指标权重分配利用熵权法对各指标进行权重分配，可以充分考虑各指标之间的重要性和贡献度，确保评估模型的客观性和科学性。
4. 进行综合评价通过topsis法对各指标进行综合评价，获得各个评价对象的综合得分，从而反映出不同城市在社会治理效能上的差异和优劣势，为城市治理提供决策支持。
三、模型应用与意义1. 模型应用基于熵权topsis法建立的市域社会治理效能评估模型，可以应用于不同城市的社会治理效能评估。
通过该模型，可以科学客观地评估城市社会治理的水平和问题，为政府决策提供参考。
2. 意义与价值该模型的建立具有重要的意义和价值。
它有助于揭示城市治理的薄弱环节和突出问题，为政府决策提供科学依据；可以促进城市间的经验交流和治理能力提升；有助于引导社会各界关注城市治理问题，共同参与城市治理，推动社会治理效能的提升。
基于双层犹豫模糊语言TOPSIS方法的雾霾治理评估
DOI:10.13546/ki.tjyjc.2019.10.008 广^-------------------1决策参考基于双层犹豫模糊语言TOPSIS方法的雾霾治理评估张文宇杨风霞、樊海燕、于琦1(1.西安邮电大学经济与管理学院，西安710061:2.中国航天科工集团公司第二研究院，北京100854)摘要：文章提出了一种基于双层犹豫模糊语言TOPSIS方法的多目标优化决策模型（DHHFL-TOPSIS),对 我国现有雾霾治理体系的治理效果进行评估。
首先，根据现有雾霾治理措施构建评价指标体系，然后选定所要评价的城市，邀请专家用双层语言术语给出复杂的语言评价，利用双层犹豫模糊语言知识将其转换成具体的评价值，进而运用改进的离差法确定各专家在不同指标下的客观权重，综合各专家的评价值，运用熵值法确定各指标的权重，最后运用TOPSIS法对选定城市的雾霾治理效果进行排序。
关键词：双层犹豫模糊语言术语集；熵值法;TOPSIS方法；雾S治理效果中图分类号:〇21;C934 文献标识码:A文章编号：1002-6487(2019)10-0036-05〇引言多目标决策方法已被广泛应用于许多领域，在传统的 多目标决策方法中，评价值都是完全确定的。
由于客观世 界的复杂性和人类思维的模糊性'决策者要想对方案做 出精确的数值评价较为困难,利用语言评价值代替数值评 价值是一种更加现实的方法。
近年来，许多学者研究了犹 豫模糊语言术语集(HFLT S s)121,由犹豫模糊集(H F S)和模 糊语言学方法组合而成。
它是处理定性信息的有用工具，因为犹豫模糊语言术语更加符合人们认知和表达的语言 信息。
有学者从不同的研究方向研究了犹豫模糊语言理 论,包括信息聚合、模糊度量、偏好关系、决策等。
然而，犹 豫模糊语言术语也存在一些缺点。
针对犹豫模糊语言的 多属性决策问题还有待进一步深人研究。
为了更准确、合 理地描述复杂的语言术语或语言术语集，本文阐述了双层 语言术语集(D H L T S)131和双层犹豫模糊语言术语集(D H- H F L T S)的概念及相关运算,提出一种基于双层犹豫模糊 语言的TOPSIS方法1451来处理实际的多准则决策问题。
topsis模型对生态发展评价
topsis模型对生态发展评价
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评价和选择最
佳的方案。
在生态发展评价中，TOPSIS模型可以被用来评估不同地
区或项目的生态发展状况，以便制定合适的发展策略和政策。
首先，TOPSIS模型可以从多个方面对生态发展进行评价。
这些
方面可以包括生态环境的健康状况、生物多样性的保护程度、自然
资源的利用效率、环境污染的程度等。
通过对这些方面的评价，可
以全面地了解生态发展的现状和问题所在。
其次，TOPSIS模型可以帮助确定最佳的生态发展方案。
通过对
各项指标的权重分配和方案的得分计算，可以找到最符合理想解的
方案，从而指导决策者在生态发展中进行合理的选择和安排。
此外，TOPSIS模型还可以考虑到不同利益相关者的观点和需求。
在生态发展评价中，各方利益相关者可能有不同的关注点和利益诉求，TOPSIS模型可以通过综合考虑各方的意见和建议，为生态发展
提供客观、全面的评价。
最后，TOPSIS模型的结果可以为政府部门和企业提供决策支持。
通过对生态发展状况的评价和比较，可以为相关部门提供科学依据，帮助其制定相应的政策和措施，推动生态发展工作的顺利进行。
综上所述，TOPSIS模型在生态发展评价中具有重要的意义，可
以帮助全面、客观地评估生态发展状况，并为决策者提供科学的决
策支持，推动生态发展工作向着更加健康、可持续的方向发展。
topsis综合评价法作用
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）综合评价法是一种广泛应用于多属性决策的分析方法。
该方法通过对多个评价指标进行量化，并结合理想解的概念，对多个方案进行排序和优选。
以下是TOPSIS综合评价法在各种场合中的作用：1. **环境质量评估**：通过TOPSIS法对空气质量、水质、噪音等环境指标进行评估，有助于公众了解环境状况，推动政府采取措施改善环境质量。
2. **城市规划**：在城市规划中，TOPSIS可用于评估不同地块的开发潜力，优化城市布局。
通过该方法，可以确定最佳的建设方案，减少对环境的负面影响。
3. **企业绩效评估**：在企业管理中，TOPSIS可用于评估各个部门的绩效，帮助企业了解各部门的工作状况，找出需要改进的领域。
4. **产品质量控制**：在产品生产过程中，TOPSIS可用于评估各个生产环节的质量状况，及时发现并纠正潜在的质量问题，确保产品质量。
5. **生态保护与可持续发展**：在涉及生态环境保护的决策中，TOPSIS可用于评估各个方案对环境的影响，为决策者提供科学的依据，促进可持续发展。
6. **风险管理**：在风险管理中，TOPSIS可用于评估各种潜在风险对目标的影响程度，帮助企业或组织制定合理的风险管理策略。
7. **公共资源分配**：在公共资源分配中，TOPSIS可用于评估各个方案的效果，为决策者提供科学依据，确保资源分配的公平性和有效性。
总的来说，TOPSIS综合评价法在多个领域中都具有重要作用。
它不仅可以用于评估和优化现有方案，还可以为未来的决策提供科学依据。
通过TOPSIS法，我们可以更好地了解各种因素的权重和影响程度，从而做出更明智的决策。
同时，TOPSIS方法也有助于提高决策的透明度和公正性，增强公众对决策的信任和支持。
以上回答仅供参考，希望对您有所帮助。
基于熵权 TOPSIS-AHP 的项目风险评价
基于熵权 TOPSIS-AHP 的项目风险评价王重阳;郑唯唯;杨菊欢【摘要】针对项目风险对航天项目成败的重要影响，构建航天项目风险评价指标体系。
用主成分分析法对评价指标进行优化，利用熵权 TOPSIS法与层次分析法（AHP）求得相对贴近度矩阵与权重向量，然后对航天项目风险进行综合评价。
最后通过算例验证了该方法的有效性。
%With the significant impact of the project on the success of the project risk for the aer‐ospace program ,by constructing its risk evaluation index system ,used the principal component analysis to optimize evaluation indexes .With entropy TOPSIS and analytic hierarchy process (AHP) ,the relative closeness matrix and weight vector were obtained ,then use them to judge the aerospace project risk .Finally the effectiveness of this method was proved through an ex‐ample .【期刊名称】《纺织高校基础科学学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P248-252)【关键词】项目风险;熵权;层次分析法(AHP);相对贴近度;主成分分析(PCA)【作者】王重阳;郑唯唯;杨菊欢【作者单位】西安工程大学理学院，陕西西安710048;西安工程大学理学院，陕西西安710048;西安工程大学理学院，陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】N945.16项目风险评价有助于对风险进行有效的管控,降低风险损失,获得较好的收益,因此对项目风险的评价受到普遍重视.目前针对项目风险的评价已有学者提出了模糊综合评价法、熵权法、多准则妥协解排序法(VIKOR)、层次分析法(AHP)等.利用AHP[1-2]对项目风险进行评价,虽然结合了专家的评价结果,但其所采用的权重体系固定不变，且无法对项目风险的不确定性进行处理[1-3].而变权AHP虽克服了传统AHP权重体系的问题,但仍未解决风险的不确定性问题[4].熵权法能够对项目风险所具有的不确定性进行处理,但其评价结果忽略了人的主观性[5].目前多采用熵权法与其他方法相结合对项目风险进行评价.如，文献[6]采用熵权法与VIKOR法对项目风险进行评价,但其评价结果弱化了人为因素的影响;文献[7]采用两种方法综合确定风险指标权重,弥补单一评价的不足,但当风险评价指标的数量较大时,使得计算量大且耗时长.目前,对于信息以区间数存在的不精确问题的研究较为缺乏.本文对区间数信息进行处理,然后采用PCA法[8]剔除冗余信息，利用熵权TOPSIS-AHP对项目风险进行评价.这不仅解决了信息中存在的不确定性问题,还考虑人对项目风险的主观判断,通过求得其相对贴近度矩阵与项目风险因素的权重向量,得到项目的风险排序．假设各项目对立项风险已进行充分论证,且其差异可忽略.将航天项目风险因素分为技术风险、管理风险、人力风险、经济风险及环境风险[9].评价指标如图1所示.技术风险是由研制过程中的不确定性引起的风险,贯穿项目全过程,主要表现在其设计方法、工艺水平、技术能力、设备及检测等环节.管理风险是由于项目管理者的素质、组织结构及团队成员素质等其他不确定性因素引起的影响.人力风险是由于成员能力、责任心及伤亡风险等因素造成的影响.由于其他风险的产生都与人力因素的影响有关系,因此在项目管理与评价过程中人力因素是一个重要影响因子.经济风险是因国内外经济形势变化、通货膨胀及资金不到位等因素的不确定性所引起的项目风险损失.环境风险主要表现为政治形势变化、国际关系不稳定以及重大自然灾害和国家法律的变化等因素带来的影响.为较全面地测度项目风险,采用主客观相结合的方法对项目风险进行分析.利用PCA 法去除冗余信息后,采用熵权TOPSIS法对项目风险不确定性进行处理,由AHP求得权重向量,综合评价后得到项目的风险排序.2.1 主成分分析法(PCA)设有m个待评对象,n个评价指标,得到矩阵Pm×n.由于Pm×n中部分信息以区间数形式呈现,采用取均值的方法对其进行处理,得矩阵Am×n.利用PCA对指标进行筛选,首先对原始矩阵进行规范化处理得矩阵X,其中xij=,j,Sj为矩阵A相应的第j 列向量的方差和标准差.计算矩阵X的相关系数矩阵R=(rij)m×n,则求解相关系数矩阵R的特征值λi(i=1,2,…,n),并按从大到小顺序排列.求得其相应的特征向量ei(i=1,2,…,n),其中eij表示向量ei的第j个分量.则主成分Fi的贡献率及累计贡献率为一般取累计贡献率达85%~95%的特征值λ1,λ2,…,λp所对应的第1,第2,…,第p(p≤n)个主成分,则其主成分可表示为Fi=ei1A1+ei2A2+…+eimAm,i=1,2,…p.选取累计方差贡献率≥85%的前p个特征值对应的主成分,计算其因子负载lij=eij(i,j=1,2,…,p).依据其绝对值|lij|对指标进行筛选,|lij|越大则该指标对评价结果影响越显著,越应当保留,反之则应剔除.假设筛选后留下的指标共有l(l<n)个,其构成的数据矩阵为Zm×l.2.2 熵权TOPSIS法为解决低层次多因素确定存在的主观性,采用熵权TOPSIS对最底层各方案的指标值进行分析处理.首先对指标进行规范化处理,得到规范化矩阵M,处理方法如下:首先求得熵值,则指标差异度Dj=1-Sj (1≤j≤l),计算指标熵权当信息熵-zijlnzij越大时,熵值越大,系统的稳定性越差,其权重越小,该指标越不重要,其评价结果越差.由于各指标所占比重不同,考虑各因素的熵权,将规范化矩阵M加权,得到加权规范化矩阵Y=(yij)m×l,其中yij=ejzij.则各评价对象的正理想解和负理想解分别为其中J1为效益型指标,J2为成本型指标.则各评价对象与正负理想解的距离, 分别为=‖Yi-Y+‖,=‖Yi-Y-‖,i=1,2,…,m.其中Yi表示加权规范化矩阵的第i行数据构成的行向量.经计算可得出各评价对象与理想解的相对贴近度.相对贴近度越小,方案越理想.计算方法为2.3 层次分析法(AHP)利用AHP确定指标权重.由于各准则层在目标衡量中所占比重不同,对专家评价得到的判断矩阵K中的元素采用两两比较法,用数字1～9及其倒数作为标度来定义判断矩阵[1].通过计算得判断矩阵的一致性指标CI.对象数n所对应的平均随机一致性指标见表1[1].由表1查找其一致性指标RI.从而可得其一致性比例CR=CI/RI.当CR<0.10时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,否则需对判断矩阵作适当修正.最终得到各方案,特别是最底层中各方案对目标的排序权重,从中选择方案.计算各层指标对项目总目标的合成权重,并对各备选方案排序.权重2.4 项目风险综合评价及流程将评价对象的指标划分为不同层次,利用多层次评价模型来评价.而多层次评价模型是在单层次评价模型基础上得到的.单层次评价的结果即各评价对象与理想解的相对贴近度,构成上一层次的评价矩阵C,此时考虑各因素的权重,则其评价结果为B=ω×C,则评价值越小,方案越优.其流程图如图2所示.现有航天项目A,B,C,D,E,需从中选择风险较小的项目实施,针对技术风险、管理风险、人力风险、经济风险、环境风险5个方面进行评价.文中指标u11,u12,u15,u21,u31,u32,u53数据参考文献[10],其余数据由计算机模拟得到，评价矩阵如下所示:.对数据取均值后,得到矩阵A.利用主成分分析对指标进行筛选,依据因子负载绝对值及主成分贡献率剔除技术状态不稳定u14、规章制度不健全u22、人员责任心不足u31、通货膨胀高于预计值u42、重大自然灾害u53.利用熵权TOPSIS-AHP法得相对贴近度矩阵CM与未经过指标筛选所得到的相对贴近度CA.利用AHP,得其权重向量ω=(0.460 5,0.252 9,0.133 9,0.093 6,0.059 1).则综合评价分别为BM=(0.730 6,0.434 5,0.498 3,0.393 3,0.849 6),BA=(0.729 9,0.463 0,0.465 7,0.440 2,0.850 3).则项目风险由小到大排序结果为D<B<C<A<E.选取对项目风险评价结果产生重要影响的指标u12,u15,u11,u22,u23,u31,u53进行分析,结果见表2.由表2可知,项目D的风险最小,其评价结果有效.利用熵权TOPSIS-AHP对航天项目风险进行综合评价,一方面采用主客观相结合的方法对项目风险进行分析,另一方面对风险的不确定性进行处理.同时利用PCA法去除冗余信息,并通过算例验证了方法的有效性,为项目风险评价研究提供算法依据.【相关文献】[1] 吉庆华,胡馨月.层次分析法在企业改制风险评估中的应用[J].统计与决策,2011,325:170-172. JI Qinghua,HU Xinyue.The application of AHP in the risk assessment of enterpriserestructing[J].Statistics and Decision,2011,325:170-172.[2] 邓雪,李家铭,曾浩健,等.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识,2012,42(7):93-100.DENG Xue,LI Jiaming,ZENG Haojian,et al.Research on computation methods of AHP weight vector and its applications[J].Mathematics in Practice and Theory,2012,42(7):93-100.[3] 郑唯唯，凌晓静，杨萍.基于层闪分析法的多指标灰靶决策模型[J].纺织高校基础科学学报，2013，26(4):463-467.ZHENG Weiwei,LING Xiaojing,YANG Ping.The multi-attribute grey target decision-making model based on analytic hierarchy process[J].Basic Sciences Journal of Textile Universities,2013,26(4);463-467.[4] 李春好,孙永河,贾艳辉,等.变权层次分析法[J].系统工程理论与实践,2010,30(4):723-731.LI Chunhao,SUN Yonghe,JIA Yanhui.Analytic hierarchy process based on variable weights[J].Systems Engineering-Theory & Practice,2010,30(4):723-731.[5] 刘智,端木京顺,王强,等.基于熵权多目标决策的方案评估方法研究[J].数学的实践与认识,2005,35(10):114-119.LIU Zhi,DUANMU Jingshun,WANG Qiang,et al.An evaluation method of scheme based on entropy weight multi-objection decision-making[J].Mathematics in Practice and Theory,2005,35(10):114-119.[6] 胡芳,刘志华,李树丞.基于熵权法和VIKOR法的公共工程项目风险评价研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2012,39(4):83-86.HU Fang,LIU Zhihua,LI Shucheng.Research on the risk appraisal of public project based on entropy method and VIKOR method[J].Journal of Hunan University:NaturalScience,2012,39(4):83-86.[7] 杨贵军,蒋朝辉,桂卫华,等.基于熵权-可拓理论的高炉软熔带位置状态模糊综合评判方法[J].自动化学报,2015,41(1):75-82.YANG Guijun,JIANG Zhaohui,GUI Weihua,et al.Fuzzy synthesis evaluation method for position state of blast furnace cohesive zone based on entropy weight extensiontheory[J].Acta Automatica Sinica,2015,41(1):75-82.[8] 迟国泰，曹婷婷，张昆.基于相关-主成分分析的人的全面发展评价指标体系构建[J].系统工程理论与实践，2012，32(1)：112-119.CHI Guotai,CAO Tingting,ZHANG Kun.The establishment of human allaround development evaluation indications system based on correlation-principle component analysis[J].Systems Engineering Theory & Practice,2013,32(1):112-119.[9] 李江,雷晓刚.基于Multi-Agent技术的大型航天研发项目风险分析方法[J].国防科技大学学报,2012,34(6):148-152.LI Jiang,LEI Xiaogang.Risk analysis method of large-scale space development projectbased on multi-agent technology[J].Journal of National University of Defense Technology,2012,34(6):148-152.[10] 符志民,李汉铃.航天研发项目风险分析、等级评估及相关性研究[J].系统工程与电子技术,2005,27(1):52-59.FU Zhimin,LI Hanling.Risk analysis,evaluation and correlation study for aerospace research and development project[J].System Engineering and Electronics,2005,27(1):52-59.。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一
体 ，通过对整体中各个因素的划分出有相互联系的层次 ，通 过专家打分 的方 法对各个层次因素进行比较 。从而建立判断矩阵计算 出每个 层次各 个 因素的权重 ，从而根据权重进行结果的计算和排序 。
２ ．２逼 近 理 想点 法 ［
Ｔ Ｏ Ｐ Ｓ Ｉ Ｓ 方法是一种常 用 的多 目标决 策方 法 ，主要 是通 过决策 目标 的正负理想解来进行排序 。其求解的一般步骤为 ：构建决策 矩阵同时进 行无 量纲化处理得到无量纲化决策矩阵 Ｖ＝ （ ） ｍ・ ， ｌ ，构建 加权决策 矩阵 Ｒ ＝（ ｒ ｉ ｊ ） ｍ・ ｎ，确定备选方法的正理想解 ｓ 和负理想解 ｓ 一，并 计算 各个备选方案到正负理想解的欧式距离然后进行排序。 ３ ．雾曩污染情景下风险评价体系
基于 Ｔ ＯＰ Ｓ Ｉ Ｓ方 法 的 雾霾 污 染 风 险评 价
王 沁
摘 要 ：本文采 用层 次分析 法与逼近理想点 法评价相结合 的方法 ，研 究雾霾污染情景下城 市的风险性。首 先通 过选取敏感 因子建立 了 雾霾 污染情景 下城 市风险 的指标 并通过层 次分析 法确定各个指标的权重 ；利 用多 目 标决策方法 中的逼近理想点法来计算选取 的 １ ６ 个城 市的 风险 ，根据风 险计 算结果进行排序得到这 １ ６ 个城 市关 于雾霾污染的风险评价 ，通过风险计算的结果分析各城 市雾霾污染形成 的主要原 因并
对 此 给 出相 应 的发 展 对策 和 建议 。 关键词 ：Ｔ Ｏ Ｐ Ｓ Ｉ Ｓ方法 ；雾霾污染风险
１ ． 引曹
－
雾霾污染是整个社会 越来越 关注 的一 个 问题 ，雾 覆天气 对能见 度 ， 空气质量 ，人们 的交通 ，生活和健康都造成 了严重 的影响。雾霾天气 的 出现不仅仅 与气象条件有关 同时也 与区域 的社会 因素经济 因素和污染 源 有着密切 的关系 ］ 。 目前对于各类环境污染 的风险研究主要集 中在水 污 染和土壤污 染，而对 于雾霾这类 空气污染 的风 险研 究较少。造成雾 疆污 染 的原因有很多 ，主要有二氧化硫的二次转化 ，工业烟尘排 放 ，工业粉 尘排放 ，机 动车排放等 ［ ２ ， ］ 。同时 由于各个区域的 自然环境和社会环境 的不 同 ，造成了各个区域在雾覆污染的情景下风险的高低不 同。本文通 过 选取造 成雾覆污染风险因素来建立评价体系 ，获取评价指标及 权重并 通 过逼近理想点法来计 算区域的风险。 ２ ．评价体系和方法简介
２ ． １层 次 分 析 法 Ａ Ｈ Ｐ层次分析法的基本原理就是把一个较为复杂的问题看成一个整
排 名 ７ １ ｌ
４ ．龉 果 分析
１ ４
１ ６ Ｉ １ Ｉ １ ２ Ｉ ８ Ｉ １ ３
Ｃ ｉ ０ ． ２ ７ １ ０ ． １ ８ ６ ８ ３ Ｏ ． １ ６ ２ Ｏ ９ ０ ・ １ １ ５ ５ ８ Ｊ ０ ・ ８ ７ ６ ４ ９ １ ０ ・ １ ８ ２ ７ Ｊ ０ ・ ２ ４ ２ ２ ５ Ｊ ０ ・ １ ７ ７ ９
年平均空气质量优于或者 等于 ２ 级 的天数 （ ０ ． １ ３ １ １ ） 人 口密度 （ ０ ． ８ ５ ７ １ ） ＝氧化硫排放 量 （ Ｏ ． １ １ ０ ２ ） 森林 覆盖率 （ ０ ． ２ ０ ８ １ ） 人均 Ｇ Ｄ Ｐ（ ０ ． １ ４ ２ ９ ） 粉尘排放 量 （ ０ ． ５ ３ ９ ８ ） 机 动车数量 （ ０ ． １ ４ ５ ０ ）
３ ． １雾 霾 污 染 情 景 下 区域 风 险 评 价 指 标 及 权 重
５ ． 结 论
由于 目前没有固定的雾疽污染风险评价体系 。本文参考 了雾 覆污染 物来源分析 ，环境污染脆弱性分析等研究成果 ，综合考虑 了 自然 ，社会 和污染物来源三大主要因素 ，选取了相应的指标 ，构建 了评 价指标体系 同时利用 Ａ Ｈ Ｐ方法得 出指标权重如表 ｌ
雾疆 污染 风险评 价体系 自然因素 （ Ｏ ． １ ０ ９ ５ ） 社会因素 （ ０ ． ３ ０ ９ ０ ） 污染源 因索 （ ｏ ． ５ ８ １ ６ ）
本文通过利用层次分析法与逼近理想点评价方法相结合 ，能够较 为 准确和客观的评价 了雾覆污染情景下的城市风险性。为城市治理 污染 和 未来建设方 向提 出了一定的意见和建议。但是由于影响雾短污染 风险的 因素有很多 ，本文只选取 了其 中较为具有代表性的几个因素 ，在评 价的 过程 当中还是有很多其他的重要的影响因素 ，因此本文 的评价指标体 系 有待完善和补充 。逼近理想点法能够为我们提供 一个较为客观 的排序 和 评价结果 ，但是其方法本本身也具有一定的局限性 ，综上在本文 的工作 基础上 ，未来 的研究工作可 以有很大 的发 展空间 。 （ 作 者单位 ：电子 科 技大学经济与管理学院 ）