基于熵权法和G1法的大坝监测指标权重融合
基于组合赋权法的高新技术企业创新能力评价研究
在评价方法的选择和运用上，不断有学者尝试用新方法对企业技术创新能力进行评价,也 有学者对已有方法不断地加以改进。苏屹等采用TOPSIS法、AHP法和DEA法来构建企业创 新能力评价模型，利用G1法、G2法、熵权法、离差最大化法等众多方法来解决综合评价中权重 的赋值问题。③还有学者运用机器学习算法和多元统计方法进行建模分析，构建地区企业创新 能力评价模型，以及采用系统动力学方法，建立科技创新能力体系仿真模型，并从多角度对地 区高新技术企业的创新能力进行预测评价，为客观评价高新技术企业创新水平提供了新工具。 总之，目前评价方法的选择更加多元，而且学科间交融性增强。但现有研究对各评价指标进行 赋权时多数只会选取一种赋权方法:选用主观赋权法,评价结果的主观随意性太强,而选择客 观赋权法其通用性和评价人的可参与性较差"
② MaOsa D , Knut B, “ Innovation indicators throughout the innovation process: An extensive literature analysis $ , Tecfnovatioo, 2019(80 -81) , pp.3-29.
基于组合赋权法的高新技术 企业创新能力评价研究
夏文飞苏屹支鹏飞
摘要:知识密集型、技术密集型的高新技术企业是技术创新研发和转化的重要载体。构建科学的创新能力评 价模型，有助于高新技术企业加深对自身创新能力的了解。在建立高新技术企业创新能力指标体系的基础 上,利用灰色关联度分析法和变异系数法对评价指标体系的关键性和鉴别能力进行筛选，应用层次分析法和 熵权法构建基于组合赋权的高新技术企业创新能力评价模型，以我国31个省（市、自治区）的高新技术企业 为样本进行实证研究。研究结果表明：目前我国高新技术企业创新能力表现出明显的地域差异，多地高新技 术企业创新效率低，创新能力结构不均衡,应从创新投入、创新产出、创新支持、创新吸收和扩散等方面提升我 国高新技术企业创新能力。 关键词：高新技术企业;创新能力；组合赋权法
基于G1-熵权法的正交实验设计对比BP神经网络优化香芩解热颗粒水提工艺
基于G 1-熵权法的正交实验设计对比BP 神经网络优化香芩解热颗粒水提工艺Δ程炳铎 1， 2， 3＊，罗丽琴 1， 2，李元增 1， 2， 3，姜婕 1， 2， 3，陈怡莹 1， 2， 3，赵济 1， 2，薛蕊 1， 2，马云淑 1， 2， 3 #（1.云南中医药大学中药学院，昆明 650500；2.云南省傣医药与彝医药重点实验室，昆明 650500；3.云南省高校外用给药系统与制剂技术研究重点实验室/云南省南药可持续利用研究重点实验室/云南省药食同源饮品工程中心，昆明 650500）中图分类号 R 917 文献标志码 A 文章编号 1001-0408（2024）01-0027-06DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.01.05摘要 目的 优化香芩解热颗粒的水提工艺。
方法 以加水倍数、提取时间、提取次数为考察因素，以连翘酯苷A 、黄芩苷、连翘苷、千层纸素A-7-O -β-D-葡萄糖醛酸苷、汉黄芩苷、黄芩素、汉黄芩素含量和出膏率为评价指标，设计3因素3水平的正交实验，并利用G 1-熵权法对上述指标进行综合评分，得正交实验优化的水提工艺。
以9组正交实验结果为测试和训练数据，以加水倍数、提取时间、提取次数为输入节点，以综合评分为输出节点，利用BP 神经网络建模进行网络模型优化和水提工艺寻优。
验证并比较两种方法所得水提工艺参数，确定香芩解热颗粒的最佳水提工艺。
结果 香芩解热颗粒经正交实验优化后的水提工艺为加水倍数8倍、提取次数3次、提取时间1 h ，综合评分为96.84分（RSD 为0.90%）。
BP 神经网络建模优化后的水提工艺为加水倍数12倍、提取次数4次、提取时间0.5 h ，综合评分为92.72分（RSD 为0.77%），略低于正交实验所得工艺。
结论 本研究成功优化了香芩解热颗粒的最佳水提工艺，具体为加水倍数8倍、提取次数3次、提取时间1 h 。
关键词 香芩解热颗粒；水提工艺；G 1-熵权法；正交实验；BP 神经网络Optimization of water extraction technology of Xiangqin jiere granules by orthogonal design based on G 1-entropy weight compared with BP neural networkCHENG Bingduo 1， 2， 3，LUO Liqin 1， 2，LI Yuanzeng 1， 2， 3，JIANG Jie 1， 2， 3，CHEN Yiying 1， 2， 3，ZHAO Ji 1， 2，XUE Rui 1， 2，MA Yunshu 1， 2， 3（1. School of TCM ， Yunnan University of Chinese Medicine ， Kunming 650500， China ；2. Yunnan Key Lab of Dai and Yi Medicine ， Kunming 650500， China ；3. Key Laboratory of External Drug Delivery System and Preparation Technology Research in Universities of Yunnan Province/Yunnan Provincial Key Laboratory of Sustainable Utilization of Southern Medicine/Engineering Research Center for Medicine and Food Homologous Beverage of Yunnan Province ， Kunming 650500， China ）ABSTRACTOBJECTIVE Optimizing the water extraction technology of Xiangqin jiere granules. METHODS The orthogonaltest of 3 factors and 3 levels was designed ， and comprehensive scoring was conducted for the above indexes by using G 1-entropy weight to obtain the optimized water extraction technology of Xiangqin jiere granules with water addition ratio ， extraction time and extraction times as factors ， using the contents of forsythoside A ， baicalin ， phillyrin ， oroxylin A-7-O -β-D-glycoside ， wogonoside ， baicalein and wogonin ， and extraction rate as evaluation indexes. BP neural network modeling was used to optimize the network model and water extraction process using the results of 9 groups of orthogonal tests as test and training data ， the water addition multiple ， decocting time and extraction times as input nodes ， and the comprehensive score as output nodes. Then the two analysis methods were compared by verification test to find the best water extraction process parameters. RESULTS The water extraction technology optimized by the orthogonal test was 8-fold water ， extracting 3 times ， extracting for 1 h each time. Comprehensivescore was 96.84 （RSD ＝0.90%）. The optimal water extractiontechnology obtained by BP neural network modeling included 12-fold water ， extracting 4 times ， extracting for 0.5 h each time. The comprehensive score was 92.72 （RSD ＝0.77%）， which was slightly lower than that of the orthogonal test. CONCLUSIONS The water extraction technology of Xiangqin jiere granules is optimized successfully in the study ， which includes adding 8-fold water ， extracting 3 times ，andΔ 基金项目国家中医药管理局高水平中医药重点学科建设项目（No.国中医药人教函〔2023〕85号）；云南省科技厅重点研发计划项目（No.202103AC 100005）；云南省傣医药与彝医药重点实验室开放课题（No.202210SS 2204）＊第一作者硕士研究生。
浅析基于多属性决策理论的评估系统中的熵权法
权 法是 比较合适 的方法 － 。 １ ］ 熵 是 对 事 件 不 确定 性 的一种 计 量 ， 黄 信 息 随 的大小 变 化 ， 值 会做 相应 的变化 ， 过熵 缸 的计算 熵 通
多 指标 的评 估系 统 ， 包含 多个 目标 层 次 ， 个 目标层 每 次 又包 含多 个评 估 指 标 ， 只 有 末 级 指标 由客 户 打 但 出测 评 分 ， 他 各 目标 层 次 的 评 估 值 根 据 各 自的权 其 重 系数进 行计 算 。确 定权 重 系数 有 许 多 方 法 ， 于 对
ｐ —
Ｏ ５２ ．１ １ １ ０ ８ Ｏ． ９ ０ １ ０ ０８ ．０ ８ ９ ． ５７ ０． １１ １ Ｏ． ９ ０ Ｏ １ ０ ０８ １ １ｌ ．１ １ １ ． ５７
Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ９ ０ ０８ ０． ７ ． ６６ ７ ． ５２ ． ３３ ０ ５１
∑ｚ
这 时 ｅ 取极 大值 ， ｊ 即
ｅ ｊ＝ 一 矗
‘
Ｘ ＝
奎
Ｉ １
・ １ ｎ
＝ ： ＝
，
ｃ ４
设 ｋ
１ ， ０≤ ｅ ≤ １ 则 有 ｊ ，
５ ４ ４ ５ ３ ５ ５ ４ ５ ５
Ｐ』 一 一
』一 一 ∑ＰＩｐ。 刍 ｎ ｄ
ｔ ｌ ｌ
２ ｎ ３ ４
∑
ｆ １ ＝
５
５ ５ ５
４
５ ５ ５ ຫໍສະໝຸດ ４ ４ ４ ３ ５
５ ４ ３
３
４ ３ ２
５
４ ３ ３
５
５ ４ ３
４
３ ２ ４
５
４ ２ ３
∑ｇ
熵权 法 在 使用 时 需 要 进行 比较 复杂 的 计算 ， 整 个 过程 主 观 因素 很少 ， 评 估 结果 更 加 客 观 、 确 。 使 准 在 许 多评 估系统 中， 测评者 就 是本行 业 的从业 人员 、 专 家 学者 、 内权 威 ， 身 对 指 标 很 熟悉 ， 解很 准 业 本 理
基于熵权法的地质灾害治理综合评价方法
基于熵权法的地质灾害治理综合评价方法
毛烨
【期刊名称】《江西建材》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】文中结合某滑坡工程实例,针对工程各参建方(勘察单位、设计单位、施工单位、监理单位、建设单位),建立了一套防治成效综合评价体系,设立了26项二级因素指标,采用熵值法确定各因素指标权重,根据多因素加权指数、法定量计算分级评分和综合评分,采用SPSS软件检验评分数据的可靠性。
经验证,该评价体系可操作性强,评价结果真实可靠,与实际情况相符,可为政府管理部门对参建单位的监督管理提供依据。
【总页数】3页(P307-309)
【作者】毛烨
【作者单位】江苏南京地质工程勘察院
【正文语种】中文
【中图分类】P694
【相关文献】
1.基于效率评价指数的熵值赋权综合评价方法--以“双三角洲”城市环境治理水平为例
2.基于熵权法和层次分析法的复杂边坡稳定性模糊综合评价方法
3.汽车制造业战略供应商评价方法——基于熵权-G1的多层次综合评价法
4.基于层次分析法和熵权法的非侵入式负荷辨识终端综合评价方法研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于DEA和G1法的指标综合赋权方法
赋权方法 。该方法在克服原 Ｄ Ａ和 Ｇ 法缺点 的基础上 ， Ｅ ｌ 综合 了二者各 自的优点 ， 使最终所确定 的权重具有 主、 客观相结合的特点 ， 更加科学合理。以装 甲装备维修性 评估为例 ， 明了基于 Ｄ Ａ和 Ｇ 法 的指标综 合赋权方 说 Ｅ １ 法的应用步骤 。 关键词 ： Ｅ Ｇ ； Ｄ Ａ； １评估 ； 综合 赋权
决 策 单 元 的 实 际数 据 获 得 的最 优 权 重 。
途径不 同又 可分为 主观途 径和 客观途 径确 定方法 。主观 途径通过直接对各 指标 的重要 性程 度加 以 比较 来获 取权 重； 客观途径则 先对评 价对 象 的优劣进 行 比较 ， 后再 根 然 据比较信息逆 向求取 权重 。主观途 径依赖 于专 家根据 自 身知识 、 经验 和偏 好所 给 出的指标 间 的重要性 进行 判断 ， 所确定的权重通 常会 因专家 的不 同而不同 ； 而客观途径所 确定 的权重虽源 自数据本 身 ， 却无 法反映评 价者的主观偏 好， 不利于突 出重要 指标 的作用 。为此 ， 如何将 二者 有效 融合 以发挥其 各 自优 势一 直是人 们研 究 的重点 和难 点。 常见的“ 特征值法” 是一种主客观相结合的方法 ， 他通过构 造判断矩 阵来 间接确定指标权 重 ， 应用 中却常 因判断矩 但
者的主观偏好 。
权重却会不 同， 这种变化的权重使各决 策单元之 间缺 乏可
比性 … 。因此 ， 这里选 用改进 的 、 基于整体 有效 的 Ｃ Ｒ模
型来 确 定 权 重 ， 型如 下 ： 模
ｈ
．
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
１ 理 论 基 础
１ １ Ｄ Ａ及 其 确 定 指 标 权 重 的 基本 方 法 ． Ｅ
确定权重的7种方法
确定权重的7种方法主观赋权德尔菲专家法简介依据“德尔菲法”的基本原理，选择企业各方面的专家，采取独立填表选取权数的形式，然后将他们各自选取的权数进行整理和统计分析，最后确定出各因素，各指标的权数。
德尔菲法的主要缺点是过程比较复杂，花费时间较长。
实现方法选择专家。
一般情况下，选本专业领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家10-30人左右，需征得专家本人同意。
将待定权重的p个指标和有关资料以及统一的确定权重的规则发给选定的各位专家，请他们独立给出各指标的权数值。
回收结果并计算各指标权数的均值和标准差。
将计算的结果及补充资料返还给各位专家，要求所有的专家在新的基础上确定权数。
重复3和4步骤，直至各指标权数与其均值的离差不超过预先给定的标准为止，也就是各专家的意见基本趋于一致，以此时各指标权数的均值作为该指标的权重。
此外，为了使判断更加准确，令评价者了解己确定的权数把握性大小，还可以运用“带有信任度的德尔菲法”，该方法需要在上述第5步每位专家最后给出权数值的同时，标出各自所给权数值的信任度。
这样，如果某一指标权数的任任度较高时，就可以有较大的把握使用它，反之，只能暂时使用或设法改进。
AHP层次分析法简介层次分析法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各指标的重要程度。
但该方法主观因素对判断矩阵的影响很大，当决策者的判断过多地受其主观偏好的影响时，结果不够客观。
实现方法构建层次评价矩阵构造判断矩阵构造判断矩阵就是通过各要素之间相互两两比较，并确定各准则层对目标层的权重。
简单地说，就是把准则层的指标进行两两判断，通常使用Santy的1-9标度方法给出。
对于m 个指标，构建m*m的判断矩阵，并使用确定的标度方法完成该判断矩阵A。
3. 层次单排序根据构成的判断矩阵，求解各个指标的权重。
有两种方式，一种是方根法，一种是和法。
粤港澳大湾区文化与科技融合发展能力评价——基于熵值法—突变级数法的研究
化及相关产业、科技产业的发展现状和成长潜力作 立方程f（x） =0和f'（x）=0或者f （x）的更高阶导数
为衡量融合效率的指标。考虑到数据的可得性和可 等于零，可计算得到各突变系统的分歧点方程（表
比性，将准则层指标细分为可衡量的19个指标层 2）。为了使状态变量x与分歧点方程的控制变量在
指标。由目标层、系统层、准则层和指标层形成倒 取值范围上具有一致性，通过分歧点方程导出归一
立的树状目标层次结构，共同构成了粵港澳大湾区 化公式（表2）。
文化与科技融合发展能力的突变评价指标体系（表
通过归一化公式确定上一层次指标控制变量取
1）。 （二）基于熵值法一突变级数法评价文化科技
值时，需要先分析子指标间的关系确定突变系统的 类型。如果突变系统中同一层次的控制变量之间存
融合发展能力的原理
关键词： 粤港澳大湾区； 文化产业； 科技创新； 融合发展 中图分类号：G124 文献标识码：A 文章编号：2096-5982 ( 2021) 07-0062-07
当前，文化与科技融合发展趋势日益明显，对 经济社会发展产生了重要而深远的影响 。以数字技 术和新一代信息技术为代表的现代科技,已越来越 多地渗透到文化产品的创作、 生产、 传播和消费的 各个环节，推动文化的生产、传播和消费方式发生 深刻改变的同时，催生了一批新的文化形态和文化 业态，为文化产业的发展提供了新的动能与支撑。 在此背景下，党的十八大作出了 “促进文化和科技 融合， 发展新型文化业态， 提高文化产业规模化、 集约化、专业化水平”的战略性部署。十九大报告 再次提出将培育新型文化业态、提高文化创新能力 作为增强文化整体实力和文化产业国际竞争力的重 要举措。《文化部“十三五”时期文化产业发展规 划》提出“增强文化科技创新能力、促进文化科技 成果转化”的发展任务。在顶层设计和国家政策层
熵值法与GWO-SVM耦合模型在滑坡预警中的应用
主观影响较大。同时大多数是依靠位移进行分 类，但实际滑坡过程中参数种类较多，并且各个参 数对分类影响均不同，为得到更客观的分类数据， 本文通过熵值法对数据进行处理，从而得到客观 的分类标签。
1滑坡灾害实验平台的搭建
1.1滑坡灾害模拟实验场搭建 滑坡灾害模拟实验场由三部分组成，如图1(
分别为实验箱体、液压升降系统、控制箱。其中， 实验箱体最大承载60 t泥土，规格为4. 4 m X 4. 0 mX 1. 45 mo
[Abstract] Aims： An optimized support vector machine(SVM) model of landslide prediction was proposed to
reduce5helosscausedbylandslides. Method%%Muli-a5ribu5esensorda5a wasob5ained5hroughsimula5ion
1） 社会等级第一层：/狼。作为狼群中的绝 对支配层，该层的狼为决策狼，负责狩猎、栖息、繁 衍等行为，并同时支配下三层狼。
2） 社会等级第二层：0狼。该层的狼为辅助 狼，它主要辅助/狼作出决策，并且当/死亡后， 它就会接替/位置成为第一层。
3） 社会等级第三层：*狼。该层的狼是功能 狼，由幼狼、哨兵狼和捕猎狼组成，是狼群的重要 组成部分。
第32卷第2期 2021 年6 月
中国计量大学学报
Journa,of China University of Metro,ogy
Vo,.32 No.2 Jun.2021
【文章编号】2096-2835(2021)02-0253-07 DOI：10. 3969/j. issn. 20962835. 2021. 02. 016
- 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)。
第３ ０ 卷第 ６ 期
陈 端等 ： 基于熵权法和 Ｇ １ 法的大坝监测指标权重融合
·９ ３·
具体赋值见表 １。
表 １ 理性赋值参考值 Ｔ ａ ｂ． １ Ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｇ
ｒ ｊ
ｉ＝１
（ ） ３
１． ２ Ｇ １ 法理论 无需一致性检 Ｇ １ 法是 主 观 评 价 法 的 一 种 ， 验 。 计算步骤如下 。 步骤 １ 确定指标 ｘ 即由专家根 ｊ 的序关系 ， 据经验确定指标 ｘ ｊ 和ｘ ｊ－１ 的 相 对 重 要 性 程
５， ６］ ， 度［ 得出一种关系式 ： ｘ ｘ ｘｍ 。 １＞ ２＞ … ＞
１． ０ １． １ １． ２ １． ３ １． ４ １． ５ １． ６ １． ７ １． ８ 含义
表 ２ 指标的特征比重 Ｔ ａ ｂ． ２ Ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｒ ｏ ｏ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｐ ｐ
的一个度量 ， 若指标的信息熵越小 ， 该指标提供的 在综合评价中所起作用越大 ， 权重越 信息量越大 ，
２］ 。 计算步骤如下 。 高［
步骤 １ 以 各 项 监 测 指 标 的 数 据 为 列 向 量 ，
［ ３， ４］ 。 则 第ｊ 个 指 标 第ｉ 个 测 值 构造ｉ × ｊ 的矩 阵 的特征比重为 ：
大坝安全综合评价中求出各个不同指标的权 权 重 的 合 理 性 直 接 影 响 评 价 结 果。 重 至 关 重 要， 根据求权重的不同分析方法可分为主观赋权法和 客观赋权法两类 。 前者基于专家以往的经验得出 的权重 ， 包括 层 次 分 析 法 、 二 项 系 数 法、 专 Ｇ １ 法、
１］ 家系统法 ［ 等； 后者基于客观的监测资料计算权
７］ ： 赋值为 ［
／ ｒ ｗｊ １ － ｊ ＝ｗ ｊ
（ ） ４
； 基金项目 ：水利 部 公 益 性 行 业 科 研 专 项 基 金 资 助 项 目 （ 国家自然科学基金资助项目（ ２ ０ １ １ ０ １ ０ １ ３） ５ １ ０ ７ ９ ０ ８ ６， ） ； 河海大 学 水 文 水 资 源 与 水 利 工 程 科 学 国 家 重 点 实 验 室 专 项 基 金 资 助 项 目 ５ ０ ８ ７ ９ ０ ２ ４， ５ １ ０ ７ ９ ０ ４ ６， ５ ０ ９ ０ ９ ０ ４ １， ５ ０ ８ ０ ９ ０ ２ ５ （ ） ２ ０ ０ ９ ５ ８ ６ ０ １ ２， ２ ０ ０ ９ ５ ８ ６ ９ １ ２， ２ ０ １ ０ ５ ８ ５ ２ １ ２ ， ： 作者简介 ：陈端 （ 男， 硕士研究生， 研究方向为水工结构与大坝安全监控理论与应用， １ ９ ８ ９ Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｃ ｈ ｅ ｎ ｄ ｕ ａ ｎ ４ ５ ６＠ －） ｓ ｉ ｎ ａ ． ｃ ｏ ｍ
重， 不包含人为因素的影响 ， 真实反映了大坝原型 包括主成分分析法、 熵 仅 法 等。 资料 的 客 观 信 息 ， 若单一运用一种 方 法 ， 评价结果将偏于主观或客 与实际不符 ， 因此需要寻求一种综合的权重融 观， 合方法 ， 使评 价 结 果 趋 向 于 主 客 观 的 统 一 。 近 年 已提出了较多 的 融 合 方 法 如 简 单 易 行 的 线 性 来， 加权法 ， 但由于大坝监测指标不确定因素较多 ， 线 基于正态变量的 性加权不能真实 反 映 评 价 结 果 ； 联合分布理论的 权 重 融 合 方 法 ， 虽能反映实际情 可偏于复 杂 ， 不 适 宜 工 程 上 应 用。鉴 此， 本文 况， 提出一种基于 Ｇ １ 法和熵 权 法 的 大 坝 监 测 指 标 权 重融合方法 ， 可使 大 坝 安 全 评 价 更 真 实 可 靠 且 简 单易行 。
第３ ０卷 第６期 ２ ０ １ ２年６月 （ ） 文章编号 ： １ ０ ０ ０ ７ ７ ０ ９ ２ ０ １ ２ ０ ６ ０ ０ ９ ２ ０ ３ － － －
水 电 能 源 科 学 Ｗ ａ ｔ ｅ ｒ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ０Ｎ ｏ ． ６ Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ２
ｎ
ｐ ｉ ｉ ｊ ＝ｘ ｊ
ｉ＝１
∑ｘ
ｉ ｊ
（ ） １
式中 ， ｘ ｉ 个测值 。 ｉ ｊ 为第ｊ 个指标第 步骤 ２ 由特征比重计算第ｊ 项指标的熵值 。 １ ｅ ｌ ｎ ｐ ｐ ｉ ｉ ｊ ＝－ ｊ ｊ ∑ ｎｉ ｌ ｎ ＝１
ｎ ｎ
（ ） ２
步骤 ３ 归一化数据确定第ｊ 项指标权重 。 １－ｅ １－ｅ ω ｊ ＝ （ ｊ） ｊ） ∑（
１ 主客观权重融合的理论基础
１． １ 熵权法理论 熵权法是一种根据各项指标观测值提供的信 息量来确定指标权重的方法 。 熵是系统无序程度
， 收稿日期 ： 修回日期 ： ２ ０ １ １ １ ０ １ ６ ２ ０ １ １ １ ２ ０ ６ － － － －
步骤 ２ 由专家根据以往的经验给出指标 ｘ ｊ ／ 和ｘ ｗｊ 的 理 性 ｊ－１ 的 相 对 重 要 性 程 度 之 比 ｗ ｊ－１
基于熵权法和 Ｇ １ 法的大坝监测指标权重融合
２ ２ ２ ２ ， ， ， 陈 端１， 曹 阳１， 夏 辉３， 梅一韬１， 仲云飞１，
（ １．河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 ，江苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ８； ２．河海大学 水资源高效利用与 ） 工程安全国家工程研究中心 ，江苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ８； ３．江苏省水利勘测设计研究院有限公司 ，江苏 扬州 ２ ２ ５ ０ ０ ９ 摘要 ：熵权法求权重能客观地反映实测信息 ， 但不能反映专 家 意 见 ， 而Ｇ 但偏于 １法可反映专家的以往经验， 主观 。 根据熵权法与 Ｇ 综合了两种赋权方法 ， 提出一种主客观相融 合 的 大 坝 监 测 指 标 权 重 融 合 法 ， １ 法理论 ， 该法简单易行 ， 计算结果较合理 。 关键词 ：熵权法 ； Ｇ １ 法 ；大坝监测指标 ；权重融合 中图分类号 ： ＴＶ ６ ９ ８． １ 文献标志码 ：Ａ