缺失數(shù)據(jù)下災(zāi)情評(píng)估變量及權(quán)重的確定方法.pdf

1、災(zāi)情評(píng)估研究正向定量化、標(biāo)準(zhǔn)化和模型化的方向發(fā)展，國際上成熟的定量評(píng)估方法往往都有翔實(shí)的數(shù)據(jù)支撐，并且遵循“分析災(zāi)情數(shù)據(jù)-選擇評(píng)估變量-確定變量權(quán)重-構(gòu)建評(píng)估模型-求解評(píng)估結(jié)果”這一過程。其中，前三階段為災(zāi)情數(shù)據(jù)預(yù)處理問題，是決定災(zāi)情評(píng)估模型有效性，進(jìn)而影響評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確性的關(guān)鍵問題。
　　基于此，考慮到災(zāi)情數(shù)據(jù)獲取階段中存在的數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象，借鑒已有災(zāi)情評(píng)估模型的構(gòu)建思路，將如何在缺失數(shù)據(jù)情形下確定災(zāi)情評(píng)估變量與變量權(quán)重作為主要研究

2、問題，以實(shí)現(xiàn)從災(zāi)情數(shù)據(jù)中獲取關(guān)鍵評(píng)估參數(shù)，輔助評(píng)估模型建立的目的。其中，數(shù)據(jù)缺失是災(zāi)情數(shù)據(jù)的重要特征，而評(píng)估模型的建立需基于完備數(shù)據(jù)集，因而，首先要解決數(shù)據(jù)缺失問題給災(zāi)情評(píng)估帶來的障礙。其次，自然災(zāi)害的復(fù)雜性使得人類對(duì)災(zāi)害機(jī)理的認(rèn)知存在大量空白，多數(shù)災(zāi)情評(píng)估模型并非是利用災(zāi)害機(jī)理推演得到，更多的是通過對(duì)災(zāi)情數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與規(guī)律挖掘得到評(píng)估相關(guān)參數(shù)，進(jìn)而建立基于評(píng)估參數(shù)的評(píng)估模型;通過對(duì)災(zāi)情評(píng)估模型的分解分析，評(píng)估變量和變量權(quán)重作為所有模型

3、中的公有和僅有的兩類參數(shù)，選擇哪些評(píng)估變量及這些變量的權(quán)重取值，是影響評(píng)估模型有效性的關(guān)鍵因素，只有對(duì)這兩類參數(shù)給予準(zhǔn)確的限定與賦值，基于此建立的災(zāi)情評(píng)估模型才是科學(xué)有效的。
　　針對(duì)上述問題，本文在已有研究的基礎(chǔ)上開展工作，并取得以下的進(jìn)展:
　　(1)災(zāi)情數(shù)據(jù)的缺失特征分析與災(zāi)情評(píng)估描述模型的建立。分析災(zāi)情數(shù)據(jù)缺失的原因、缺失機(jī)制分類以及缺失的表現(xiàn);并利用模型的共性知識(shí)建立災(zāi)情評(píng)估問題的描述模型和評(píng)估變量的表示模型。

4、r>　　(2)給出缺失災(zāi)情數(shù)據(jù)的填補(bǔ)方法。在對(duì)災(zāi)情數(shù)據(jù)缺失表現(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，就災(zāi)情評(píng)估中出現(xiàn)的離散缺失情形和連續(xù)缺失情形分別提出對(duì)應(yīng)的缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法。對(duì)于離散缺失情形，利用災(zāi)情數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，提出基于最近鄰算法建立缺失值填補(bǔ)方法;對(duì)于連續(xù)缺失情形，提出基于情景匹配的缺失值填補(bǔ)方法，通過界定情景的概念，利用情景匹配方法選擇與當(dāng)前情景匹配度最高歷史情景，借助于其中數(shù)據(jù)輔助解決當(dāng)前的缺失值問題。
　　(3)給出評(píng)估變量選擇方法。在完備

5、數(shù)據(jù)的保證下，通過分析災(zāi)情評(píng)估問題中評(píng)估目標(biāo)對(duì)評(píng)估變量間的關(guān)系，將評(píng)估變量的選擇劃分為單一目標(biāo)下的變量選擇方法和多目標(biāo)下的變量選擇方法兩類。其中，單目標(biāo)情形下考慮災(zāi)情數(shù)據(jù)與評(píng)估目標(biāo)關(guān)系，提出基于灰關(guān)聯(lián)分析的評(píng)估變量選擇方法;多目標(biāo)情形下考慮主客觀多個(gè)評(píng)估目標(biāo)，建立一個(gè)兩階段的變量選擇過程，提出了基于多目標(biāo)優(yōu)化理論的變量選擇方法。
　　(4)給出評(píng)估變量賦權(quán)方法。對(duì)篩選出的評(píng)估變量進(jìn)行賦權(quán)，根據(jù)評(píng)估模型中評(píng)估變量的存在形式，分別給出

6、了單變量的賦權(quán)方法和評(píng)估變量集的賦權(quán)方法。對(duì)于單變量形式，將評(píng)估變量的賦權(quán)方式界定為一種客觀賦權(quán)方法，利用評(píng)估變量值的平均信息量差異作為變量賦權(quán)的主要依據(jù)，提出基于變量值信息熵的賦權(quán)方法。對(duì)于評(píng)估變量集，通過建立評(píng)估指標(biāo)權(quán)重與評(píng)估變量權(quán)重間的量化關(guān)系，將評(píng)估指標(biāo)賦權(quán)問題轉(zhuǎn)化為求解指標(biāo)與變量間關(guān)聯(lián)系數(shù)的問題，進(jìn)而提出一種基于關(guān)聯(lián)度的評(píng)估指標(biāo)權(quán)重確定方法。
　　本研究考慮了災(zāi)情評(píng)估中的數(shù)據(jù)缺失情形，展開評(píng)估變量的選擇方法及變量賦權(quán)方法