基於灰度關聯分析的森林火災下傳輸機制模型的製作方法
2023-05-29 20:13:16 2
本發明涉及基於灰度關聯分析的森林火災下傳輸機制模型，屬於傳輸機制技術領域。
背景技術：
在移動監測節點工作時，需要對基站進行測量。當移動監測節點監測到合適的基站時，再對信號進行切換。然而森林火災現場的情況複雜多變，影響信號質量的因素增多，因此運用智能決策機制對森林火災中的基站進行最佳篩選，再進行切換，從而保障火災中的信息傳輸，是監測與預警中的重要一環。
將具有一部分明確信息而另一部分信息模糊的系統稱為灰色系統。在國內，灰色系統理論的發展比較晚，目前看來研究的空間很大。灰色系統理論是以不確定系統為研究對象，對象的特點為只有小樣本且缺乏相關信息，主要通過對己知部分的信息數據進行開發和提取，從而相對精準地對整體系統的運行規律進行描述。
灰色關聯是系統因子與主行為之間的不確定性關聯，或者指事物與事物之間的不確定性關聯。灰色關聯分析是一種因素分析方法，它將整體系統中抽象部分的因素提取，進行量化分析後，再求出各因素之間的關聯度。關聯度則是通過對各個抽象因素的曲線幾何形狀的相似程度進行比較來判斷得出的，關聯度越大的各因素的幾何形狀序列就越相似，而幾何形狀差異越大的意味著關聯度越小。灰色關聯分析實際上是一種整體比較，將擁有系統特徵的因子序列提取出來進行預算，然後將反映系統特徵的各個因素與其進行對比後得出關聯性的結論。
中國鄧聚龍教授首次提出了灰色理論的概念。他從未知參數和不完全確定參數的系統進行研究，得到許多數據進行累加後是一系系列相類似的擬合指數曲線變化的規律曲線。
灰色系統理論面世來因為獨特的優勢在國內被很多學者接受和研充，其發展勢頭比較迅猛。劉思峰等學者將灰色系統理論的應用範圍做了進一步的拓展。灰色系統理論在農業抗旱中也有實際應用的例子。灰色系統特徵在農業生產所依賴的天氣情況中也顯得比較明顯，王龍昌等學者使用灰色理論設計了某地區不同情況下乾旱天氣的防災害模型，實際應用中取得了不錯的效果，這為農業防旱災進而實現増產提出了一種新思路和途徑。在通信系統抗幹擾性能的研究中使用灰色系統聚類分析進行抗幹擾性能的定量分析也取得了良好的應用成果。
技術實現要素：
本發明的目的在於針對現有技術的缺陷和不足，提供一種設計合理，可以優化移動監測節點在森林火災撲救過程中的傳輸機制，且可保障火災中信息傳輸的基於灰度關聯分析的森林火災下傳輸機制模型。
為實現上述目的，本發明採用的技術方案是：它包含以下步驟：
1、確定森林火災撲救期間信號傳輸基站是否需要調度；
1.1、需要調度的情況下了解森林火災撲救環境情況；
1.11通過主判決因素成對比較和子判決因素成對比較確定主判決因素權重和子判決因素權重；
1.12確定最底層要素對目標的總權重；
2、計算每個信號傳輸基站的灰色關聯度；
3、判決；
1.2、不需要調度的情況下了解信號傳輸基站特性；
1.21、定義理想信號傳輸基站；
1.22、無量綱化處理；
2、計算每個信號傳輸基站的灰色關聯度；
3、判決；
1.3、不需要調度的情況下也可以直接進行判決。
作為優選，所述步驟1.11中評價因素權重的計算如下：
設有m個參數{c1，c2，…，cm}影響基站的選擇，每次選取兩個參數ci和cj,以aij表示ci和cj對基站的選擇影響程度的比值，因此得到兩兩比較判斷矩陣：a＝(aij)m+n,a中元素應滿足如下條件：
對得到的判斷矩陣用特徵根法求出評價因素的權重。其過程為：首先求判斷矩陣a的特徵根
az＝λmaxz
通過歸一化計算得到全局權重zo＝{za，zb，ze，zf，zg}，局部權重和z1＝{zj，zh}和z2＝{zj，zk},因為主觀確定了判斷矩陣，因此需要對判斷矩陣的一致性進行檢查；採用判斷矩陣的一致性指標pi與同階次的平均隨機一致性指標ui之比，來判斷矩陣a的一致性是否可接受
式中n—判斷矩陣a的階數當，a的一致性可接受，否則調整a。
經過上述的準備現可以確定評價參數權重，即由：
各評價參數的權重為:z＝{za，zb，zc，zf，zg，zh，zi，zj，zk}。
作為優選，所述步驟2中用灰色關聯分析法選擇最佳基站進行切換：
森林中選出是個有效帶評價的基站，將這10個基站中m個指標列成矩陣，根據灰色關聯度，依據灰色關聯度選擇最佳基站切換。
本發明實際應用時：當災害事故發生時，指揮調度系統通過灰度關聯算法對基站信號強度、火災現場溫度、火災現場溼度、火災現場煙霧濃度、火災區域範圍、火災與基站的距離、受幹擾程度、森林地勢、消防員人數等影響基站選擇因素進行綜合分析，最終輔助指揮中心能夠快速、合理的進行指揮。
應用灰度關聯算法的具體的過程如下：
首先確定選擇模型，將基站作為備選方案記為：y＝{y1，y2，...，yn}表示n可選基站。將火災發生的基站信號強度、火災現場溫度、火災現場溼度、火災現場煙霧濃度、火災區域範圍、火災與基站的距離、受幹擾程度、森林地勢、消防員人數等影響方案選擇的因素作為判決準則，記為:c＝{c1，c2，...，cm}表示m個判決指標(影響選擇的因素)的集合。最終目標是選擇最佳基站，進行切換工作。
其次確定選擇因素對總目標的權重，分析評價系統中各基本要素之間的關係，建立系統的層次結構，將同層次的各要素與上層要素中的準則進行重要性對比，構建判斷矩陣；再由判斷矩陣計算兩者的相對權重，進行一致性檢驗；最後進行對總目標權重的計算。得序列g2＝0.4。
接下來對參考數列和比較數列進行無量綱化處理，由於系統中各因素的物理意義不同，導致數據的量綱也不一定相同，不便於比較，或在比較時難以得到正確的結論。因此在進行灰色關聯度分析時，一般都要進行無量綱化的數據處理。下一步為求灰色關聯繫數，即先確定yx＝{yx(d1)，yx(d2)，...，yx(dx)}為理想序列，然後根據相關公式計算每個評價序列的關聯繫數ξij,從而得到會關聯繫數矩陣：
最後求關聯度依據q＝h*zt,求出關聯度g。根據關聯度的大小選擇最佳基站。
採用上述結構後，本發明有益效果為：本發明所述的基於灰度關聯分析的森林火災下傳輸機制模型，運用智能決策機制對森林火災中的基站進行最佳篩選，再進行切換，從而保障火災中的信息傳輸，灰色關聯有計算量較小、結果準確等特點；可以優化移動監測節點在森林火災撲救過程中的傳輸機制。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一個實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1是本發明的傳輸機制模型圖；
圖2是本發明中判決因素間的層次關係圖。
具體實施方式
下面結合附圖對本發明作進一步的說明。
參看如圖1和圖2所示，本具體實施方式採用的技術方案是：
1、確定森林火災撲救期間信號傳輸基站是否需要調度；
1.1、需要調度的情況下了解森林火災撲救環境情況；
1.11通過主判決因素成對比較和子判決因素成對比較確定主判決因素權重和子判決因素權重；
1.12確定最底層要素對目標的總權重；
2、計算每個信號傳輸基站的灰色關聯度；
3、判決；
1.2、不需要調度的情況下了解信號傳輸基站特性；
1.21、定義理想信號傳輸基站；
1.22、無量綱化處理；
2、計算每個信號傳輸基站的灰色關聯度；
3、判決；
1.3、不需要調度的情況下也可以直接進行判決。
其中，關聯度性質分析為：關聯繫數ξoi(k)的值受最大絕對差和最小絕對差的限制，一旦數據序列中改變某極小值或個極大值，便會改變相關係數。因此，一個自變量(比較序列)與一個因變量(參考序列)單獨計算的關聯度和幾個自變量(比較序列)與一個因變量(參考序列)同時計算的關聯度不同。
xi和xo在時刻k的絕對差決定了關聯繫數ξoi(k)的值。如果xi與xo的單位不同，即空間的相對位置不同或作圖比例尺不同，都會影響的ξoi(k)值。因此在利用公式計算之前，應對其進行無量綱化預處理，將數據無單位化。
在灰理論中不能對序列本身求關聯度，因為最大絕對差不能為0，否則公式中的分母為0。
當最大絕對差等於|xo(k)-xi(k)|時，關聯繫數最小，而且當最小絕對差的極限值達到0時，這種情況下，關聯度取得最小值當其達到最小絕對差時，關聯繫數此時最大，ξoi(k)＝1，因此可得
所述步驟1.11中評價因素權重的計算如下：
設有m個參數{c1，c2，...，cm}影響基站的選擇，每次選取兩個參數ci和cj,以aij表示ci和cj對基站的選擇影響程度的比值，因此得到兩兩比較判斷矩陣：a＝(aij)m+n,a中元素應滿足如下條件：
本算法採用1—9標度法作為aij的標度方法。ci與cj的比值相等時ai取1,當兩者的比值較強時aij取3,當兩者的比值強時,aij取5,當兩者的比值很強時aij取7,當兩者的比值絕對強時aij取9。
依據不同層次的評價參數，得到三個判斷矩陣。分別是
基站信號強度(a)、
火災現場溫度(b)、
火災現場溼度(e)、
火災現場煙霧濃度(f)、
火災區域範圍(g)的全局比較判斷矩陣，
以及火災與基站的距離(j)、
受幹擾程度(h)的局部判斷矩陣
和森林地勢(i)、
消防員人數(k)的局部判斷矩陣。對得到的判斷矩陣用特徵根法求出評價因素的權重。其過程為：首先求判斷矩陣a的特徵根
az＝λmaxz
式中λmax-a的最大特徵值z-λmax對應的特徵向量接下來將得到的w歸一化得到權重向量通過歸一化計算得到全局權重zo＝{za，zb，ze，zf，zg}，局部權重和z1＝{zj，zh}和z2＝{zj，zk}，因為主觀確定了判斷矩陣，因此需要對判斷矩陣的一致性進行檢查。採用判斷矩陣的一致性指標pi與同階次的平均隨機一致性指標ui之比，來判斷矩陣a的一致性是否可接受
式中n-判斷矩陣a的階數當，a的一致性可接受，否則調整a。
經過上述的準備現可以確定評價參數權重，即由：
式中t-評價目標樹中參數的祖先數
ii-評價參數cj在最底層得到的權值
bji-參數cj的第i個祖先在層次單排序中所得到的權值
則各評價參數的權重為：z＝{za，zb，zc，zf，zg，zh，zi，zj，zk}。
作為優選，所述步驟2中用灰色關聯分析法選擇最佳基站進行切換：
森林中選出是個有效帶評價的基站，將這10個基站中m個指標列成矩陣，則有：
這列矩陣為代評價矩陣。
設y0為理想基站序列，即若指標最大值最好，則取最大值，若指標最小值最好，則取最小值，得到理想序列為：
y0＝{y0(c1)，y0(c2)，...，y0(cm)}
對於極大參數：
對於極小參數：
其中uj＝max{y1(j)，y2(j)，...，yn(j)},ij＝min{y1(j)，y2(j)，...，yn(j)}。
設理想序列與評價序列的值分別為和ξij為評價序列yi的評價指標yj之間的灰色關聯繫數。則得到：
其中ρ為分辨係數，0<ρ<1，一般取0.5。
由於本模型只考慮極大和極小兩種情況，則通過計算得出矩陣
接下來根據公式q＝h*zt求得灰色關聯度，根據灰色關聯度，依據灰色關聯度選擇最佳基站切換。
本發明實際應用時：當災害事故發生時，指揮調度系統通過灰度關聯算法對基站信號強度、火災現場溫度、火災現場溼度、火災現場煙霧濃度、火災區域範圍、火災與基站的距離、受幹擾程度、森林地勢、消防員人數等影響基站選擇因素進行綜合分析，最終輔助指揮中心能夠快速、合理的進行指揮。
應用灰度關聯算法的具體的過程如下：
首先確定選擇模型，將基站作為備選方案記為：y＝{y1，y2，...，yn}表示n可選基站。將火災發生的基站信號強度、火災現場溫度、火災現場溼度、火災現場煙霧濃度、火災區域範圍、火災與基站的距離、受幹擾程度、森林地勢、消防員人數等影響方案選擇的因素作為判決準則，記為:c＝{c1，c2，...，cm}表示m個判決指標(影響選擇的因素)的集合。最終目標是選擇最佳基站，進行切換工作。
其次確定選擇因素對總目標的權重，分析評價系統中各基本要素之間的關係，建立系統的層次結構，將同層次的各要素與上層要素中的準則進行重要性對比，構建判斷矩陣；再由判斷矩陣計算兩者的相對權重，進行一致性檢驗；最後進行對總目標權重的計算。得序列g2＝0.4。
接下來對參考數列和比較數列進行無量綱化處理，由於系統中各因素的物理意義不同，導致數據的量綱也不一定相同，不便於比較，或在比較時難以得到正確的結論。因此在進行灰色關聯度分析時，一般都要進行無量綱化的數據處理。下一步為求灰色關聯繫數，即先確定yx＝{yx(d1)，yx(d2)，...，yx(dm)}為理想序列，然後根據相關公式計算每個評價序列的關聯繫數ξij,從而得到會關聯繫數矩陣：
最後求關聯度依據q＝h*zt,求出關聯度g。根據關聯度的大小選擇最佳基站。
本具體實施方式所述的基於灰度關聯分析的森林火災下傳輸機制模型，運用智能決策機制對森林火災中的基站進行最佳篩選，再進行切換，從而保障火災中的信息傳輸，灰色關聯有計算量較小、結果準確等特點；可以優化移動監測節點在森林火災撲救過程中的傳輸機制。
以上所述，僅用以說明本發明的技術方案而非限制，本領域普通技術人員對本發明的技術方案所做的其它修改或者等同替換，只要不脫離本發明技術方案的精神和範圍，均應涵蓋在本發明的權利要求範圍當中。