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权重法的基本原理范文1
关键词 海域使用效益；评价；变异系数法；TOPSIS 评价模型；广西钦州；2002—2010年
中图分类号 X145 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）11-0252-03
要实现海域资源的可持续利用，必须走用海经济效益、社会效益、生态环境效益协调发展道路[1-2]。目前，对我国海域使用效益的研究甚少，狄乾斌等[3]运用均方差权重法对我国海洋资源开发的综合效益进行了全国性评价，段晓峰等[4]根据生态位态势理论，运用多边形综合指标法，评价了我国不同区域间海洋资源利用的综合效益差异。而对同一海域不同时期的用海效益研究报道就更加少。
用海效益可以直接体现人海关系，用于衡量海域使用水平，反映单位面积海域投入与物质产出的效果，涉及经济、社会、生态与环境等方面。为了综合评价广西钦州地区海域使用效益，分析其中存在的问题和发展态势，采用定量方法，研究区域内海域使用效益的变化规律及趋势，并且为实现海域使用结构适应于当地发展的优化组合，提出海洋资源可持续利用对策。
1 数据来源与研究方法
1.1 研究区概况
1.2 数据来源
本文的研究数据来自钦州市海洋局每年统计的海域使用现状数据，2002—2010年《中国海洋统计年鉴》《广西统计年鉴》《钦州年鉴》《广西国民经济与社会发展统计公报》，以及已发表的相关论文数据。在获取2002—2010年钦州市社会经济及海洋自然、经济相关数据的基础上，建立评价指标体系，并计算出钦州市海域使用效益指标数据。
1.3 研究方法
目前，关于土地利用效益评价的研究方法，学者们采取的方法有功效系数法、因子分析法、层次分析法、TOPSIS模型等方法[5-8]，并取得了较多的研究成果，但是对海域使用效益评价的研究甚少。在分析前人研究的基础上，借鉴土地利用效益评价的研究方法，采用TOPSIS模型方法对钦州市海域使用效益进行评价。
1.3.2 指标权重的确定。指标权重可以反映评价指标对评价结果的重要程度，有多重方法来确定指标权重。本文采用变异系数法确定各指标的权重。该方法属于客观赋权法，客观性较强，其原始数据采用各指标实际数据，并非评价人的主观判断，是经过一定数学处理后获得的权重。各评价指标权重见表2。
1.4 用海效益评价模型
本研究采用TOPSIS模型，即Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution。该模型于1981年由Hwang C L和Yoon K首次提出。TOPSIS模型评价的基本原理：首先对原始数据进行归一化处理，然后计算最劣解（负理想解）和最优解（正理想解）。根据二者之间的距离，最后求取各评价对象与理想方案的相对接近程度。具体的评价步骤如下。
2 结果与分析
2.1 海域使用经济效益分析
2.2 海域使用社会效益分析
2.3 海域使用生态效益分析
3 结论与讨论
采用变异系数法确定指标权重的TOPSIS 评价模型对钦州市2002—2010年的海域使用效益进行了评价分析，分析结果显示，研究期间钦州市海域使用经济效益、社会效益逐年提升，但是逐年下降的生态环境效益制约着海域使用综合效益的提升，因此要充分考虑三者协调发展。总体上，本文所建立的指标体系能够比较客观地反映钦州市海域使用效益动态变化情况，但仍存在一些问题，比如生态环境效益方面的指标都是负影响指标，正影响指标的原始数据很难获取或资料不全，所选取指标并不能比较全面反映出海域使用的生态环境效益。另外，海域使用效益是诸多因素综合作用的反映，虽然有关指标的选择、权重系数的确定在国内尚无统一标准，但是用简单的数量指标来表示复杂的海域使用效益是一个值得探讨的问题。
4 参考文献
[1] AGUIRRE-MUNOZ A，BUDDEMEIER R W，CAMACHO-IBAR V，et al. Sustainability of coastal resource use in San Quintin，Mexico[J].Ambio，2001，30（3）：142-149.
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[4] 段晓峰，许学工.海洋资源开发利用综合效益的地区差异评估[J].北京大学学报：自然科学版，2009，45（6）：1055-1060.
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权重法的基本原理范文2
【关键词】成本预测 定性预测法 定量预测法
一、预测方法
（一）定性预测法
规划设计阶段，项目成本的预测在实施过程中有一定的困难，在这里介绍两种较为熟悉的定性预测方法。主要依据是通过把握事物的性质、特点、过去和现在的一些状况，进行系统的定性分析，运用非数学模型的形式来分析事物未来发展趋势，以做出预测和判断。这种方法具有直观，简单，代价低，具有较强的适应性的特点。
（1）德尔菲法。德尔菲法是有关专家对企业组织某一方面发展观点达成一致的结构性方法，使用该方法的目的是通过综合专家们各自的意见来预测某一方面的发展。德尔菲法根据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮问卷调查，搜集整理专家们对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果，德尔菲法的基本原理按预测程序可概括为以下几步：
第一步：做好预测筹划工作，包括：确定预测的课题及各预测项目；设立负责预测组织工作的临时机构；选择若干名熟悉所预测课题的专家。
第二步：专家进行预测，预测机构把包含预测项目的预测表及有关背景材料寄送给各位专家，然后进行专家意见的收集统计与反馈，专家意见汇总后，预测机构对各专家意见进行统计分析，综合成新的预测表，并把它再分别寄送给各位专家，由专家们对新预测表做出第二轮判断或预测。如此反复通常需经过3～4轮，使得专家的意见趋于一致。
最后，表述预测结果。即由预测机构把经过几轮专家预测而形成的结果以文字或图表形式表现出来。
（2）主观概率预测法。这种方法是运用预测者对预测事件发生的概率（可能性大小）做出主观估计，或者说对事件变化动态的一种评价，然后通过计算它的平均值，以此作为预测事件结论的一种定性预测方法。在运用专家预测法和德尔菲法时，对各位专家预测结果的实现可能性，必须用主观概率法进行评定，其目的在于使最后预测的结果更接近实际。
算术平均值法：这种评定方法是对各位专家预测的结果平等对待，用求算术平均值的办法来评定预测的结果，以每种意见人数的多少为主观概率。其计算公式如下：
y= 式中：y——预测的平均值；yi——y1，y2，…，yn，各位专家的预测值；n——参加预测专家的人数。
加权平均值法：由于专家的知识和经验不同，所预测的结果有差异，当专家之间水平不同时，不能用算术平均值法，可采用加权平均值法，即对各位专家预测的结果，分别给予不同的权数（主观概率），然后求出加权平均值作为预测值。其计算公式如下：
y= 式中：y——预测的加权平均值；yi、n同前；wi——w1，w2，…，wn，给定各位专家的权数。
（二）定量预测法
定量预测方法也可以称之为统计预测，这种预测方法主要是根据比较完备的历史和现状统计资料，运用数学方法对资料进行科学的分析、处理，找出预测目标与其他因素的规律性联系，从而推算出未来的发展变化情况。主要有以下几种：
（1）数理统计法。也就是通常所讲的回归分析法，这种方法主要是通过对以往工程建设项目资料进行统计、回归，从而求得出我们这里所要研究的规划设计阶段的质量成本C与某个考虑因子或者几个因子之间的确定的函数关系，它是我们进行定量分析的主要方法之一。其表达式可以表示为：
C=∑αifi（xi）
其中：αi表示第i个影响因子的权重；fi表示第i个影响因子的隶属系数；xi表示第i个影响因子的特征值。运用数理统计的方法可以比较清晰的分析出各个影响因子对质量成本的影响程度，计算应用起来比较简便，但是其精确度还取决于我们在研究时所取得的样本的数量的大小，数理足够多，其精度自然会提高。
（2）特定权重法。特定权重法的应用只有在典型工程中才能比较准确的应用，因为这种方法基于的数据是这些典型类似工程项目数据，只有类似典型工程项目的数据充分丰富的情况下，我们通过这种类比的方法才能比较准确的预测出我们所需要的质量成本预测值。这里所说的相似工程指的是所运用的技术标准相同或者相似的工程，具体选取必须要由经验比较丰富的专家来进行选取。计算公式可以表示为：C=λ Wi*Ci（i=1，2，3，4，…k）式中：Ci表示选取第i个典型类似工程质量成本预测值；Wi表示第个典型类似工程的权重；λ表示市场物价等市场影响因素的调整系数。
此种方法在运用的时候容易操作，但是这种方法所基于的数据是典型类似工程项目的历史数据，使用起来并非一定准确，其精确度的大小主要取决于我们所选取的类似典型工程项目是否符合要求，以及我们在权重的分配上是否合理。这需要一个理想的把握，既需要经验，又需要实际数据。
（3）指数平滑法。亦称指数修正法，是一种简便易行的时间序列预测法。指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预测法。它是加权移动平均预测法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1，如0.1、0.4、0.6等。其计算公式为：
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）
上列公式是从下列公式演变而成：下期预测数=本期预测数+平滑系数（本期实际数-本期预测数）；其数学表达式为：St=αyt+（1-α）St-1，式中，St时间t的平滑值；yt时间t的实际值；St-1时间t-1的实际值；α平滑常数，其取值范围为[0，1]。
二、工程实例分析
根据前述定性预测方法进行工程项目成本的预测，通过专家预测法，对大桥规划设计阶段成本进行相关预测，鉴于当前经济发展的预期，其人工费将会在未来贡江大桥建设期间有相当增长，CPI（消费价格指数）总体上成大幅上涨趋势如下图。同时，根据《2010年中国建材市场调研报告》预知在2010年贡江大桥建设期间大桥建设用主材费用也将呈现上升趋势。其他如机械费用、直接费用和间接费用的预测按照上两节所讲方法进行，下面预测统计按照单方综合单价进行计量。
图1 2010年CPI走势图
单方综合单价=单方人工费用+单方材料费用（包括结构性主材、其他材料、周转材料）+机械费用+其他直接费用+其他间接费用
据类似桥梁工程数据可以得到年初单方综合单价是2873.95元/m3砼，贡江大桥工程项目规划设计阶段通过向项目桥梁专家提供宏观经济数据，通过这些经济数据来整体预测工程造价在未来预期的变化，通过统计各位桥梁专家的预测数据，可以得到表1。
（1）算术平均值法解得：
则有，预计增长率为7.3%。
（2）加权平均值法解得：
如将各位专家的权数分别给定为：1.5、1、2、1.5、2.5、2、2.5、2.5、2、2.5，试求预测的加权平均值。
则有，预计增长率7.1%。
当然，为了更加合理的预测贡江大桥规划设计阶段的成本，我们采用给定专家权重分配值后的预测增长率作为参考，即0.071。于是我们可以得到单方综合单价预测值。于是我们可以预测各项目的单方综合单价：
所以综合以上结果并统计贡江大桥预计用砼总量可以预测贡江大桥主桥成本为406943078=125256132元
与类似桥梁的综合单价是2873.95元/ m3砼砼相比较，未来预测的单方综合单价将有一定幅度的提高，因此在规划设计阶段根据预测值进行工程概预算，合理成本，降低风险。
三、结论
本文运用定性与定量分析方法在工程项目规划设计阶段实施成本预测，通过工程实例的应用对比，文中所提方法便于操作，得出结果客观、清楚具体，便于编程，操作性较强，尤其对工程建设单位有合理掌握工程造价具有十分重要意义，可推广应用于实际工程中。
Abstract： Project planning and design stage includes the feasibility study of this project is to determine the overall plan of the project， detailed planning， construction organization and project funding， will input the number of goods， will be settled at this stage. Design stage fully consider various factors， therefore， reasonable planning and design， to improve quality， reduce cost of engineering construction has important significance； To determine the total cost of the project investment， profit and after completion of the project quality and payback period has the decisive significance.
Key words： Cost prediction； The qualitative prediction method； Quantitative prediction method
参考文献：
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7]柴志刚.工程建设项目设计阶段投资控制研究[D].天津大学，2007.
权重法的基本原理范文3
1．1系统设计的目标和原则
基于WorldWind的交通气象信息共享系统开发目标：利用最新的技术研发手段，融合交通气象共享数据与地理信息数据，构建具有气象行业特色、适合交通气象服务应用的专业GIS系统，以满通气象服务对三维地理信息的业务需求，从而最终提高交通气象灾害预警的科学辅助决策能力。该系统的开发必须坚持先进性、通用性、可扩展性、模块化和节约化相结合的原则，WorldWind是一个可以修改源代码的开放平台，其开发的灵活性远远高于其它任何一款商业三维GIS平台。系统开发摆脱了商业GIS平台软件的束缚，这正是笔者选择此平台开发的一个重要原因，拥有完全的主动权，有利于开发者最大限度地满足自身行业服务的需求。
1．2系统体系架构
交通气象信息共享系统体系结构由数据层、服务层、应用层和客户层4个部分组成。基于WWJ的交通气象信息共享系统体系结构如图1所示。数据层是交通气象信息共享系统的数据基础，它为系统提供最基本的数据服务，系统数据包括基础地理信息数据、交通气象共享产品数据和WW数据。其中基础地理信息数据主要有基于WMS地图、Shape文件等数据，其存储方式与传统的二维GIS系统相似；交通气象共享产品数据有高速公路沿线气象站监测信息、雷达信息、气象卫星信息、台风信息、气象灾害预警预报信息等其它相关数据，它是最关键的核心数据；WW数据主要包括有Landsat7全球范围30～120m分辨率的卫星影像，SRTM的全球重点城市精细影像数据，BingImagey微软的高清晰影像地图，OpenStreetMap开源地图，全球的行政区界、地名及标注数据。WW的数据是按照金字塔模型来对高程数据和影像数据进行切片处理的，通过服务器访问接口建立了高分辨率的三维地形［11］，利用开源地图服务软件包GeoServer搭建了基于WMS的地图服务，综合运用Java技术实现了交通气象数据服务和WW数据的集成应用。服务层是建立在数据层之上，从数据层中获取需要的数据并提交给应用层进行处理，系统运用地图服务器和应用服务器，根据WWJ提供的组件开发接口以及对交通气象信息共享数据的规约，实现了交通气象信息共享数据与系统的无缝融合。应用层由地图服务、图层管理、数据展示、数据查询、气象要素道路反演分析和预报文档服务六大功能模块组成。客户层就是为用户提供了一个人机交互的功能，本文采用WW的客户浏览器作为三维GIS的客户层，实现了数据集成和三维展示等功能。
1．3系统数据库设计
数据库设计是系统设计的一个重要环节，数据库设计的好坏直接关系到整个系统的性能。GIS设计得再完美，如果数据响应表现乏力，也是一个不成功的应用。由于气象数据结构具有显著的时间特征，所以常用的空间数据模型难以胜任气象信息的处理应用。因此，在实际开发过程中，为了实现基础地理信息数据、交通气象共享数据和WW数据的无缝融合，我们研究了一种适用于建立气象信息数据库的时空数据模型。交通气象信息共享系统的数据访问机制如图2所示。交通气象信息共享产品数据种类繁多，实际应用的方式多样，为了能适应数据的变化，提高系统的可扩展性，在数据库设计上采用元数据驱动模式，产品数据均纳入元数据管理范畴，应用组件通过访问元数据来控制对具体数据库的访问，屏蔽应用组件对气象业务数据，尤其是文件型数据的直接访问。交通气象信息数据库总体设计如图3所示。
2系统实现的关键技术
2．1WorldWindJavaSDK组件开发
WorldWind是一款虚拟地球的开源三维地理信息系统，由NASA（美国）国家航空和宇宙航行局联合出品［12］。它是唯一真正开放资源的3D引擎，它的全部代码都是可获得的，允许无限制的用户化定制。海量的数据集成和超强的功能设计使得它成为一个十分理想的二次开发工具，用户可以充分、深入地使用这些数据和功能开发自己需要的功能。WorldWind有基于．NET语言和Java语言的2种开发包，基于Java语言的SDK（WWJSDK）既能支持本地运行也能支持网络运行，且具有强大的跨平台特性，目前是NASA官方仍在更新的重要版本，因此本文采用WWJSDK作为交通气象信息共享系统的二次开发组件。图4为基于WWJSDK的系统开发组件架构。WWJSDK主要由模型、视图、事件监听及数据等组成［13］，模型由球体、图层等组成，视图是在模型的基础上用来控制用户视角，系统是通过视图控制器来实现与应用程序的交互，事件监听是指对用户界面操作事件进行监听和处理。WWJ的GIS组件群是实现系统GIS功能的核心，交通气象服务系统需要的是在GIS组件之上的交通气象数据集成、封装与展示。本文利用WWJSDK以类文件形式构建了一系列交通气象系统服务组件，完成交通气象数据的存取和应用模型的展示等功能，同时还为系统扩展提供了接口。
2．2数据缓存机制
WorldWind使用多分辨率分层技术为用户提供了海量的影像和DEM数据服务，当用户缩放到不同区域时逐渐加载更多的细节。根据系统分层分块的结构，通过瓦片金字塔对海量数据进行划分，并以一定的形式缓存在本地目录。当用户浏览某一区域时，系统首先会从本地缓存中提取该区域的数据，如果文件存在就直接加载渲染；若本地缓存不存在，就从服务器下载需要此区域的数据再进行渲染。自构建的WMS服务器获取数据系统也是按此数据缓存机制处理。系统在访问交通气象服务数据时也建立了相应的缓存机制。交通气象服务数据的缓存有两级，一级在服务器端，一级在客户端。当用户访问某类服务数据时，系统首先会自动搜索客户端查看要查询的数据缓存是否存在，若存在就直接解析加载，不存在则通过网络访问远程应用服务器；如果服务器本地端存在此时次数据的缓存则由Http协议传输给客户端后加载，不存在就需要通过数据库访问得到要查询的数据后再返还给用户处理，同时将数据写入缓存区。该数据缓存机制具有以下几个优点：①大大提高了访问效率和服务性能；②减轻了应用服务器端的负担；③使在无网络环境下的脱机访问成为可能。虽然这种缓存机制在较短时间片下访问能发挥优势，但针对某些需要不断更新的交通气象服务数据来说可能会存在数据更新不及时的问题，因此系统也提供了直接从服务器数据库获取数据的机制，但访问效率受到一定的影响。至于采用哪种数据访问机制由用户根据实际情况去选择。
2．3气象要素道路反演算法
相对于空间分布而言，交通气象服务的用户更关注气象信息的沿线分布状况，这就要求气象观测与预报信息均需反演到道路干线上，反演的定义请参见文献［14］。本文算法最终目的是采用不同的颜色来反演交通道路沿线气象要素的等级划分，从而表明该段道路所受的天气现象影响。拼图是绝大部分交通气象产品需要涉及的内容，传统意义上的拼图是指图与图之间的拼接，本文制作的拼图是基于站点的数据与数据拼接后将其反演到道路上的产品。本文拼图所用的算法的基本原理如下：首先获取所有高速公路沿线交通气象站观测或预报信息，同时读取出高速公路地图上的每一个信息点并搜索到该点最近的2个沿线附近测点数据，利用反距离权重法计算出该点的插入值，然后根据计算出的数值按要素等级划分重新构建出一个新的地图数据，最终根据等级用相对应的颜色在系统中展示出来，图5为气象要素拼图反演算法的流程。算法实现的具体步骤如下：步骤1根据发送来的请求参数内容，取出相对应区域的高速公路矢量地图的所有线段组经纬度数据并分别存贮到各自的数组队列中，针对每组线段的点建立气象要素等级数组，数组初始值赋为缺省。步骤2取出区域内所有站点资料并初始化到数组队列。步骤3以高速公路上的点为中心、10km为搜索半径查找离圆心最近两站点的数据，利用反距离权重法计算出该点的数据根据等级划分赋值。步骤4根据线段点不同的等级值记录拼图的线段组。（1）如果当前点是高速公路一组线段的开始点则构建一个新的队列，并将此点的经纬度信息放进队列中去；（2）取下一个点的等级数据，如果和上一个点的等级值相同且不是线段最后一个点，则将此点插入到当前队列，如果不等就将此队列记录存贮下来，然后再重新构建一个队列把当前点放进队列中循环本操作，直到当前点是线段最后一个点结束；（3）重复（1）、（2）直至高速公路所有线段组遍历完；步骤5按一定格式要求输出所有构建的拼图线段组；步骤6根据输出等级用相对应的颜色在系统中绘出这些线段组；
2．4利用SketchUp建立三维模型
在传统二维中，地理对象一般由点、线、面三类要素组成。针对更为复杂的结构体，基本都是通过这三类要素组合表达出来。在交通气象业务系统中，为了实现三维效果的场景，需要建立相应的三维模型，选择适合系统要求的三维数据模型－KMZ格式。本文采用三维建模工具SketchUP创建系统中需要的三维模型，模型创建后使用图片处理技术作一些渲染修饰后存成WWJ能处理的KMZ格式。系统三维模型的构建为用户提供了更直观、更形象、更真实的环境场景。下面给出3种SketchUP建模方法：①几何建模法，就是利用SktechUP的扩展工具构建出实物的粗糙框架，最后使用纹理图片进行渲染实现真实模拟；②纹理映射法，纹理映射技术能增强模型的逼真度，简化模型的复杂度，对程序渲染的实时性起到关键作用；③坐标系法，选择正确坐标系，导入其它一些二维矢量数据进行直接建模，能提高建模速度。图6是高速公路桥梁模型和影像图的叠加效果，其中桥梁模型由SketchUP工具制作，高分辨的卫星影像来自微软的bing地图服务。
3应用实例
本文设计的基于WorldWind数字地球模型的系统在华东区域交通气象信息共享业务示范性项目中得到了具体应用。该业务平台实现了地球三维浏览、定位飞行、图层控制、气象信息实时预警及预报产品动画显示等功能。通过交通气象自定义地图服务，将道路反演生成的XML数据以GIS图层的方式组织，在此基础上集成交通气象站信息，完成了实时监测预警、数值预报以及卫星云图的三维模拟等气象应用。通过数字地球组件和交通气象服务中间件仿真建模，为交通、气象等相关部门提供高速公路实时监测、预警、预报、服务等形象化的气象信息，给用户提供了人机交互的便利和数据基础。系统主要功能模块如图7所示。图8是华东区域高速公路交通气象信息共享系统中的沿线气象监测站信息预警展示，图中的圆圈代表分布在华东区域高速沿线的交通气象监测站，圆圈颜色为绿色表示此站点的能见度观测数据大于1000m，浅蓝色表示500～1000m，蓝色为200～500m，黄色为50～200m，红色为小于50m，并且在站站之间的道路也用以上颜色进行反演绘制，用户移动鼠标至站点点击圆圈时系统会浏览到该站的所有监测信息。系统采用线程方式实现每分钟对不同气象要素的实时预警监测，当检测到监测要素低于设定阈值时，图8右下角会出现一个预警图标，图标右上方动态显示出小于阈值的站点个数。点击图标系统弹出小于阈值站点的详细信息的对话框，选择某个站后数字地球自动飞行到当前站点的位置，并以红色光圈进行闪烁预警。实践表明该系统具有较好的响应速度和三维表现能力，能够满足用户进行交通气象实时监测预警、营运决策和交通事故灾害评估的要求。
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