基于k-means聚类点信息再分配的干旱危险性评价

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：针对当前常规干旱风险评价中评价指标权重分配方法差异性大、人为划分的风险等级主观性较强的问题,在改进常规客观赋权法的基础上,提出了一种基于k-means聚类点信息再分配的干旱危险性评价方法,并将其与基于综合客观赋权的常规评价方法一起运用于安徽省的干旱危险性评价,进行比较分析.结果表明:改进后的综合客观赋权能够进一步平衡熵权法与独立性权重法的计算结果,从而使指标权重更加合理;基于k-means聚类点信息再分配的干旱危险性评价方法相较于综合客观赋权法具有更合理的区分度,也更贴近实际;同时改善了传统聚类算法只能定性分析风险的缺陷.新方法进一步拓宽了干旱危险性的评价思路.

外文标题：Drought risk assessment based on k-means clustering point information redistribution

作者：

许文涛、唐明、张桓玮、李燕磊、谢晓桦

展开 >

作者单位：

南昌工程学院水利与生态工程学院,江西南昌 330099

关键词：

干旱危险性评价综合客观权重 k-means聚类聚类点信息分配

基金：

江西省教育厅重点科技项目

项目编号：

GJJ201901

出版年：

2023

南昌工程学院学报

南昌工程学院

南昌工程学院学报

影响因子：0.272

ISSN：1006-4869

年,卷(期)：2023.42(1)

被引量1
参考文献量14