翻新时间:2023-01-04
一种新的度量可持续发展的方法
摘要:为了评价国家的可持续发展情况,我们从3个方面进行度量:压力、状态、响应。首先,利用模糊层次分析模型(F-AHP)来决定关于可持续发展指数每一个指标的权重。然后, 建立蒙特卡洛模型利用随机数模拟技术,根据层次分析中产生的判断矩阵计算权重,消除主观性。再利用多线性加权法来获得可持续发展指数。为了制定计划并将计划量化,需要定义正向、逆向指标和极限矩阵。结合极限矩阵与PSR模型。为预测计划后的20年的发展,构建了灰色预测模型。每一次预测时,若预测值的增加(减少)比例超出极限矩阵中的变化范围,则将比例修正为极限变化比例,调整预测值,将本次预测值带入下一次预测,使可持续发展指数得以合理的增长。
关键词:模糊层次分析;可持续发展指数;SPR模型
1 问题假设
通过简化模型提出以下假设:
1) 被忽略掉的SPR因素对结果不造成影响。
2) 我们采集的数据是已经量化的,足够且精准。
2 模型建立
2.1 模糊层次分析
1)确定模糊判断矩阵的符号矩阵
构造模糊判断矩阵A=(aij)。
2)计算特征值和特征向量
3)一致性检验
我们还需要对模型进行一致性检验,一致性检验指标公式:
其中n表示的是矩阵的阶数(维数)
一致性比率表达:
4)数据预处理
我们对原始数据采用极值标准化法进行标准化处理,统一数据的单位和量纲。数据经过处理后,各指标的得分均为区间(0,1)内的数。
计算公式如下:
5)多目标线性加权法
我们对处理后的数据采用多目标线性加权法,计算国家的可持续发展建设综合指数。其公式为:
2.2 评价一个国家的可持续发展程度
1)每相邻两年指标数据之间的变化率
每两年指标数据之间的变化可能是增加的也可能是减少的,计算公式如下:
2)正向指标和逆向指标
2.3 建立灰色迭代预测模型
2)确定模型参数,建立预测模型
其中
在确定模型参数和的值后,便可建立迭代预测模型,求出第t+1年的时间序列,即累加序列,计算公式如下:
3)还原数据及预测数据
将累加生成序列进行累减还原,得到预测数据:
不断重复上述步骤,直到求出第20年的预测值为止。
在每一次迭代的同时,极限矩阵修正预测值,修正方法如下,根据不同情况选择不同的公式:
不断重复上述步骤,直到迭代停止为止。
得到第20年的预测时间序列后,根据多目标线性加权法,计算得到第20年阿富汗的可持续发展指数的预测值,计算公式为:
最后,预测得到的20后阿富汗的可持续发展指数为:
3 模型评价
优点:
1)选取了较为合适的PSR模型评价可持续发展,具有国际通用性。
2)建立了MC-AHP模型,利用蒙特卡洛模型修正AHP的主观性,使PSR模型权重的计算更为精确科学。
3)创新性的提出极限矩阵,将计划数据化,并辅以指标影响因素对计划进行描述,提高计划的可实现性与科学性。
4)将极限矩阵与灰色模型相结合,构建了迭代灰色预测模型,经过反复迭代修正,得到贴合实际的最大预测值。
缺点:
1)PSR模型指标体系的构建稳定性较差,因为考虑到数据的可获取性与完整性,进行了多次调整。
2)极限矩阵的构建过程中,没有考虑指标之间的关系而引起的整体性变化。
参考文献:
[2]刘杨. 基于SG-MA-ISPA模型的区域可持续发展评价研究[D].重庆大学,2012.
[3]林道辉,杨坤,周荣美,朱利中,沈学优.可持续发展的定量评价与限制因子分析[J]. 浙江大学学报(理学版),2001(1):76-81.
[4]尹伯悦. 城市可持续发展评价指标体系的研究与应用[D].北京科技大学,2003.
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