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🔥内容介绍 针对堤防安全评价研究中影响因素选择与现行规范结合不紧密以及对堤防安全状态这个复杂系统的模糊性和随机性考虑不足的问题,以现行堤防安全评价相关规范为基础,构建由5个一级评价指标,22个二级评价指标,11个三级评价指标组成的层次指标体系.在此基础上,建立组合优化赋权模型对改进群组G1法和熵权法计算的权重进行组合赋权.通过引进云模型理论,把堤防安全评价的3种安全类别转化为对应的云评语,以浮动云和综合云计算得到堤防安全状态总目标云参数和云图,能直观确定堤防的安全类别,且与实际安全状态一致.同时,分析一级指标安全状态云图,锁定影响堤防安全的关键因素,对堤防安全状态发展的趋势作出分析,给出有针对性的建议.对于复杂堤防系统,基于组合赋权和云模型的方法更好地将模糊性和随机性结合起来,可为堤防安全综合评价和除险加固提供依据.

⛳️ 运行结果

=== 基于组合赋权-云模型的码头施工安全风险评价 ===

=== 2. 基于博弈论的组合赋权计算 ===

主观权重系数 α1 = 0.6260

客观权重系数 α2 = 0.3740

各指标权重计算结果：

指标名称 主观权重 客观权重 组合权重

-------------------------------------------------------

疏浚工程施工A1 0.0300 0.0510 0.0379

临水设施施工A2 0.0450 0.0470 0.0457

码头平台现浇施工A3 0.1150 0.0720 0.0989

码头附属设施施工A4 0.0750 0.0690 0.0728

桩基工程施工A5 0.0990 0.1210 0.1072

安全意识B1 0.1080 0.0800 0.0975

技术水平B2 0.0490 0.0890 0.0640

身体素质B3 0.0340 0.0590 0.0433

人员配置B4 0.0770 0.0770 0.0770

作业场地布置C1 0.0490 0.0330 0.0430

通航船舶影响C2 0.0240 0.0220 0.0233

地质条件C3 0.0150 0.0270 0.0195

水文条件C4 0.0500 0.0360 0.0448

气象条件C5 0.0300 0.0250 0.0281

作业安全防控措施D1 0.0640 0.0480 0.0580

安全教育培训及考核D2 0.0470 0.0660 0.0541

安全管理制度建设D3 0.0440 0.0470 0.0451

应急管理D4 0.0280 0.0200 0.0250

安全监督检查D5 0.0170 0.0110 0.0148

=== 3. 云模型参数计算 ===

各指标云数字特征（Ex, En, He）：

指标名称 Ex En He

-------------------------------------------------------

疏浚工程施工A1 16.00 1.25 0.45

临水设施施工A2 14.90 0.90 0.00

码头平台现浇施工A3 29.30 1.38 0.00

码头附属设施施工A4 19.00 1.50 0.00

桩基工程施工A5 44.80 1.05 0.00

安全意识B1 63.20 3.86 0.00

技术水平B2 27.30 1.38 0.00

身体素质B3 16.10 1.15 0.32

人员配置B4 42.20 1.55 0.00

作业场地布置C1 34.80 1.05 0.00

通航船舶影响C2 20.90 0.90 0.42

地质条件C3 16.20 1.60 0.85

水文条件C4 42.10 2.66 0.61

气象条件C5 16.60 1.65 0.44

作业安全防控措施D1 16.60 1.00 0.00

安全教育培训及考核D2 23.30 1.63 0.68

安全管理制度建设D3 41.90 1.65 0.00

应急管理D4 32.50 1.50 0.00

安全监督检查D5 17.10 1.40 0.36

=== 4. 标准云模型构建 ===

风险等级标准云数字特征：

较低风险: Ex=10.0, En=3.33, He=0.3

一般风险: Ex=30.0, En=3.33, He=0.3

中等风险: Ex=50.0, En=3.33, He=0.3

较高风险: Ex=70.0, En=3.33, He=0.3

高度风险: Ex=90.0, En=3.33, He=0.3

=== 5. 二级指标评价云图生成 ===

=== 6. 一级指标云数字特征计算 ===

一级指标云数字特征：

一级指标 Ex En He

---------------------------------------------

施工工艺A 28.61 1.25 0.15

人为因素B 42.07 2.54 0.13

环境条件C 29.31 1.79 0.50

管理水平D 26.29 1.44 0.37

=== 7. 综合风险评价 ===

综合风险评价云数字特征：

Ex = 32.06, En = 1.82, He = 0.28

综合风险等级：一般风险

=== 8. 关键指标分析 ===

关键基础指标分析（按Ex值排序）：

指标名称 Ex En He 风险状态

-----------------------------------------------------------------

安全意识B1 63.20 3.86 0.00 较高风险

桩基工程施工A5 44.80 1.05 0.00 中等风险

人员配置B4 42.20 1.55 0.00 中等风险

水文条件C4 42.10 2.66 0.61 中等风险

安全管理制度建设D3 41.90 1.65 0.00 中等风险

作业场地布置C1 34.80 1.05 0.00 一般风险

论文中提到的4个主要基础指标：

桩基工程施工A5: Ex=44.80, 风险等级=中等风险

安全意识B1: Ex=63.20, 风险等级=较高风险

水文条件C4: Ex=42.10, 风险等级=中等风险

安全管理制度建设D3: Ex=41.90, 风险等级=中等风险

=== 模型复现完成 ===

>> === 基于组合赋权-云模型的码头施工安全风险评价 ===

=== 2. 基于博弈论的组合赋权计算 ===

主观权重系数 α1 = 0.6260

客观权重系数 α2 = 0.3740

各指标权重计算结果：

指标名称 主观权重 客观权重 组合权重

-------------------------------------------------------

疏浚工程施工A1 0.0300 0.0510 0.0379

临水设施施工A2 0.0450 0.0470 0.0457

码头平台现浇施工A3 0.1150 0.0720 0.0989

码头附属设施施工A4 0.0750 0.0690 0.0728

桩基工程施工A5 0.0990 0.1210 0.1072

安全意识B1 0.1080 0.0800 0.0975

技术水平B2 0.0490 0.0890 0.0640

身体素质B3 0.0340 0.0590 0.0433

人员配置B4 0.0770 0.0770 0.0770

作业场地布置C1 0.0490 0.0330 0.0430

通航船舶影响C2 0.0240 0.0220 0.0233

地质条件C3 0.0150 0.0270 0.0195

水文条件C4 0.0500 0.0360 0.0448

气象条件C5 0.0300 0.0250 0.0281

作业安全防控措施D1 0.0640 0.0480 0.0580

安全教育培训及考核D2 0.0470 0.0660 0.0541

安全管理制度建设D3 0.0440 0.0470 0.0451

应急管理D4 0.0280 0.0200 0.0250

安全监督检查D5 0.0170 0.0110 0.0148

=== 3. 云模型参数计算 ===

各指标云数字特征（Ex, En, He）：

指标名称 Ex En He

-------------------------------------------------------

疏浚工程施工A1 16.00 1.25 0.45

临水设施施工A2 14.90 0.90 0.00

码头平台现浇施工A3 29.30 1.38 0.00

码头附属设施施工A4 19.00 1.50 0.00

桩基工程施工A5 44.80 1.05 0.00

安全意识B1 63.20 3.86 0.00

技术水平B2 27.30 1.38 0.00

身体素质B3 16.10 1.15 0.32

人员配置B4 42.20 1.55 0.00

作业场地布置C1 34.80 1.05 0.00

通航船舶影响C2 20.90 0.90 0.42

地质条件C3 16.20 1.60 0.85

水文条件C4 42.10 2.66 0.61

气象条件C5 16.60 1.65 0.44

作业安全防控措施D1 16.60 1.00 0.00

安全教育培训及考核D2 23.30 1.63 0.68

安全管理制度建设D3 41.90 1.65 0.00

应急管理D4 32.50 1.50 0.00

安全监督检查D5 17.10 1.40 0.36

=== 4. 标准云模型构建 ===

风险等级标准云数字特征：

较低风险: Ex=10.0, En=3.33, He=0.3

一般风险: Ex=30.0, En=3.33, He=0.3

中等风险: Ex=50.0, En=3.33, He=0.3

较高风险: Ex=70.0, En=3.33, He=0.3

高度风险: Ex=90.0, En=3.33, He=0.3

=== 5. 二级指标评价云图生成 ===

=== 6. 一级指标云数字特征计算 ===

一级指标云数字特征：

一级指标 Ex En He

---------------------------------------------

施工工艺A 28.61 1.25 0.15

人为因素B 42.07 2.54 0.13

环境条件C 29.31 1.79 0.50

管理水平D 26.29 1.44 0.37

=== 7. 综合风险评价 ===

综合风险评价云数字特征：

Ex = 32.06, En = 1.82, He = 0.28

综合风险等级：一般风险

=== 8. 关键指标分析 ===

关键基础指标分析（按Ex值排序）：

指标名称 Ex En He 风险状态

-----------------------------------------------------------------

安全意识B1 63.20 3.86 0.00 较高风险

桩基工程施工A5 44.80 1.05 0.00 中等风险

人员配置B4 42.20 1.55 0.00 中等风险

水文条件C4 42.10 2.66 0.61 中等风险

安全管理制度建设D3 41.90 1.65 0.00 中等风险

作业场地布置C1 34.80 1.05 0.00 一般风险

论文中提到的4个主要基础指标：

桩基工程施工A5: Ex=44.80, 风险等级=中等风险

安全意识B1: Ex=63.20, 风险等级=较高风险

水文条件C4: Ex=42.10, 风险等级=中等风险

安全管理制度建设D3: Ex=41.90, 风险等级=中等风险

=== 模型复现完成 ===

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]罗日洪,黄锦林,张建伟,等.基于组合赋权和云模型的堤防安全评价[J].南水北调与水利科技, 2021, 19(6):1217-1226.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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