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基于MCDM-BPNN的城市内涝风险评价及调蓄池选址
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作者 郝景开 李红艳 +3 位作者 张峰 张翀 毛立波 刘大为 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期214-221,共8页
为建立一套较为完善的城市内涝风险评价体系,并据此确定调蓄池位置,首先,从积水风险、超载风险和边侧进流量3个维度构建评价指标,设计一种包括改进层次分析法(IAHP)、反熵权法(AEW)和优劣解距离法(TOPSIS)的混合多准则决策框架(MCDM);然... 为建立一套较为完善的城市内涝风险评价体系,并据此确定调蓄池位置,首先,从积水风险、超载风险和边侧进流量3个维度构建评价指标,设计一种包括改进层次分析法(IAHP)、反熵权法(AEW)和优劣解距离法(TOPSIS)的混合多准则决策框架(MCDM);然后,将IAHP-AEW-TOPSIS模型分别与IAHP-TOPSIS、AEW-TOPSIS模型对比,通过斯皮尔曼排序相关系数验证排序一致性,通过计算变异系数、相对极差和灵敏度证实IAHP-AEW-TOPSIS模型的性能;最后,结合反向传播神经网络(BPNN),建立MCDM-BPNN模型,并以山西省某一内涝易发区域为例进行验证。结果表明:积水风险对城市内涝风险评价体系的影响最为显著,所占权重为0.46,其次为超载风险,所占权重为0.36;节点位置与连接管道数量很大程度上对该节点的内涝风险产生影响,在管道汇接处或汇流面积较大处内涝出现更为频繁;IAHP-AEW-TOPSIS模型在样本判别方面具有更好的性能;在5年与10年重现期下,MCDM-BPNN模型验证集准确率分别为93.3%和100%,能够准确快速模拟和预测城市洪水;应用案例设置调蓄池后,高、中、低风险节点数量分别为7、9、30和6、19、21,内涝溢流削减效果显著。 展开更多
关键词 多准则决策框架(mcdm) 反向传播神经网络(BPNN) 城市内涝 风险评价 调蓄池
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