前述测试主要是对利用特征数据进行分类精度对比,由于数据集大小、类分布不同等因素影响,精度只能在一定程度上代表数据对分类的支持情况。为探索特征数据的性能,更深入的分析是必要的。这组分析表明,特征数据集具有较好的线性可分特性。表5.11Fisher线性判别的分类结果2.特异分析在数据集中,一些数据或对象与其中其他数据或对象显著不同,则称是特异数据或特异对象。......
2025-09-29
根据都江堰灌区的调查材料、当地的统计资料及2000~2025年远景规划,对都江堰灌区进行静态评价。由于资料有限,在这里仅选择了18个指标,即:地表水年径流量、污水排放量、水质指数、人均水资源量、人均耕地面积、污水处理率、渠系利用系数、水利设施灌溉保证率、灌溉总面积、科技投入水平、工业用水量、农业用水量、生活用水量、其他用水量、GDP年增长率、水利工程投资增长率、粮食产量增长率、人口总量。
构造判断矩阵A-B、B1-D、B2-D,并求出相应的特征向量(即权重):
计算层次D 对A 的权值如表9-2。
将经过规格化处理后的各评价因子的相对标准值与相应的权值(表9-2)相乘,即可得可持续发展度A(见表9-3)。A 表示都江堰灌区可持续发展水平,具体意义见表(9-4)。
(https://www.chuimin.cn)
从该计算结果可知,2025年都江堰灌区的社会经济发展可持续性差,可持续发展水平较低。将2025年与2025年的目标值进行比较发现,差距十分明显,这说明都江堰灌区可持续发展已经受到经济、社会发展与水资源、环境不协调矛盾的制约,今后发展重点应放在水资源合理开发利用、环境保护及产业结构调整三个方面,以争取实现都江堰灌区的全面可持续发展。
表9-2 各层次间的权值排序
表9-3 评价结果
表9-4 可持续发展水平等级
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