水資源短缺風(fēng)險評估模型的建設(shè)及分析畢業(yè)論文(參考版)
2025-06-25 16:00本頁面
【正文】 Matlab殘差結(jié)果：b = bint = r = rint = stats =。 T=cluster(r3,5)。 r3=linkage(r2)。 r1=zscore(r)。 R0=R39。 z=(()/).*(1./(1+exp(*y)))。)代碼9：（譜系聚類分析）R=[ 721 ]。)ylabel(39。)axis([200 900 1])xlabel(39。plot(result1,result2,39。 end end if(~swap) break。 c(j+1)=temp。 for j=1:29 if c(j)c(j+1) temp=c(j)。 endendresult1=t。 swap=1。 t(j)=t(j+1)。)hold onfor i=1:30 swap=0。plot(t,z,39。[a,s]=polyfit(t,z,3)。t=[,,]。k39。k+39。x=1979:2008。k39。k+39。x=1979:2008。y=log((1a0)./a0)。a0=[a1。a1=(2/15)*ones(4,1)。)axis([2001 2008 0 100])代碼5：（logistic分析模型擬合）x=[ ]39。)ylabel(39。)xlabel(39。plot(n,m,39。)代碼4：（年份—人均生活用水量）n=2001:2008。)ylabel(39。)xlabel(39。)axis([1978 2008 800 1800])title(39。plot(x,y,39。)代碼3：（年份—常住人口）x=1979:2008。)ylabel(39。)xlabel(39。,x,t3,39。,x,t2,39。plot(x,t1,39。t2=Induuse./sumuse。otheruse=sumuseAgriuseInduuse。Agriuse=[,,]。sumuse=[,,]。水量39。年份39。k*39。b39。r39。lackwater=sumusesumwater。sumuse=[,,]。參考文獻(xiàn)：[1] 北京統(tǒng)計局，國家統(tǒng)計局北京調(diào)查總隊，《北京統(tǒng)計年鑒—2009》，.[2] 中央大學(xué)，《數(shù)學(xué)建模論文——水資源短缺風(fēng)險綜合評價_百度文庫》，.[3] 王紅瑞，錢龍霞，許新宜，王巖，《基于模糊概率的水資源短缺風(fēng)險評價模型及其應(yīng)用》，水利學(xué)報,2009，40（7）：813 – 821.[4] 曹志宇，張忠林，李元韜，《快速查找初始聚類中心的K_means算法》，蘭州交通大學(xué)學(xué)報，2009，28（6）：15 18.[5] Kaplan，Garrick J，On the quantitative definition of risk[J]，Risk Analysis,1981，1（1）：11 – 37.[6] 左其亭，吳澤寧，趙偉，《水資源系統(tǒng)中的不確定性風(fēng)險分析方法[J]》，干旱區(qū)地理，2003，26（2）：116 – 121.[7] 劉濤，邵東國，《水資源系統(tǒng)風(fēng)險評估方法研究[J]》，武漢大學(xué)學(xué)報（工學(xué)報），2003，38（6）：66 – 71.[8] 韓宇平，王永兵，馮小明，《基于最大熵原理的區(qū)域水資源短缺風(fēng)險綜合評價》，安微農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（1）：397 – 399.[9] 李滔，王俊普，吳秀清，唐金輝，《后驗概率估計及其應(yīng)用：基于核Logistic回歸的方法》，模式與人工智能PRamp。八、模型評價8．1 優(yōu)點1. 該水資源短缺風(fēng)險模型是基于模糊概率而建立的，因而將水資源短缺風(fēng)險存在的模糊性和隨機(jī)性聯(lián)系在一起；2. 該模型把數(shù)據(jù)用圖像來表達(dá)，更加有效地分析以前的情況和對未來作出預(yù)測；3. 運(yùn)用Logistic 回歸方法具有對因變量數(shù)據(jù)要求低、計算結(jié)果唯一、模型精度高等優(yōu)點。根據(jù)以上的模型以及相關(guān)信息，我們預(yù)測出2012年和2013年的風(fēng)險等級：2012年若是枯水年，將會處于高風(fēng)險級別，若是偏枯年或平水年，情況稍微緩和，分別處于中風(fēng)險和溫和風(fēng)險；2013年情況相對嚴(yán)重，如若是枯水年，將會處于高風(fēng)險級別，若是偏枯年，將會處于較高風(fēng)險級別；若是平水年，將會處于中風(fēng)險。七、建議報告基于北京市近30年來的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過建立模糊概率風(fēng)險評價模型，對該市水資源短缺風(fēng)險性問題做出定量的分析。規(guī)劃水平年總用水量概率風(fēng)險風(fēng)險類型2012年50%溫和風(fēng)險75%中風(fēng)險95%高風(fēng)險2013年50%中風(fēng)險75%較高風(fēng)險95%高風(fēng)險若2012年和2013年在枯水年時，水資源短缺風(fēng)險都處于高水平風(fēng)險。運(yùn)用工具箱Curve Fitting得如下：Linear model Poly4: f(x) = p1*x^4 + p2*x^3 + p3*x^2 + p4*x + p5Coeff
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1