A Novel Method in Surface Water Quality Assessment Based on Improved Variable Fuzzy Set Pair Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the case of surface water pollution, it is important and necessary to accurately assess the level of contaminated water and ensure the safety of drinking water for people in disaster areas during floods. However, for the assessment of the strict requirements of drinking water, traditional assessment methods still have some limitations, such as low precision and rationality. In order to overcome these limitations, in the light of the theory of set pair analysis and variable fuzzy set, we propose an improved variable fuzzy set pair analysis method (IVFSPA), which combines the analysis framework of variable fuzzy set and set pair analysis, and has made some improvements to the fusion architecture. Firstly, we present a novel game theory comprehensive weighting method, in which the objective entropy method and the subjective analytic hierarchy process(AHP) method employed to obtain the reasonable weight. Then, based on the Nemerow index method, we improve the arithmetic form of “ P i ” (Equation P) to replace the fuzzy comprehensive evaluation method. Furthermore, we design a double judgment mode of combining the principle of maximum membership degree with the positive and negative relationship between the standard value and the measured value, which can accurately judge the evaluation level of surface water quality. Finally, to validate and verify the effectiveness of the proposed method, experiments was conducted at the representative river collection sections of Nanking, China, employing water quality data of 14 sampling sections in their rivers in Nanking during the 2017 flood. In terms of performance metcrics of precision and rationality, based on the values of “TP”, “NH3-N”, “Pb”, “AS” and “KMnO4” of “Ch-lh section/Chuhe gate” are 0.415, 3.77, 0.07, 0.23 and 7.12, respectively, the level of Ch-lh section/Chuhe gate is that the IVFSPA is Class V and the rest are class IV. Results of experiments show that our IVFSPA method can achieve a good performance, compared with other traditional methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».