作者：劉冰
**：《綠色科技》2023年第12期
摘要：為了比較清晰分級河段水質，採用灰色關聯分析法對河段水質進行了評價，應用分段線形法對樣本進行了歸一化處理，並在原有公式基礎上進行了改進，針對關聯分析法解析度較低的問題，採用了級別內插法來提高灰色關聯評價法的解析度。以清河幹流為例，分析得出了清河幹流2023年水質級別為1.
8，0.4，0.5。
關鍵詞：灰色關聯分析；內差法；水環境質量評價
中圖分類號：x8
文獻標識碼：a文章編號：16749944（2016）12011502
1引言河段水質評價方法有很多，目前經常採用的有指數評價法、灰色理論評價法以及模糊理論評價方法。其中灰色理論法能夠較好地考慮到河流水環境不確定性這個因素，但是存在解析度低的問題[1]。本文採用灰色關聯評價模型對水質進行評價，並針對關聯分析法解析度較低的問題，採用了級別內插法來提高解析度。
2灰色關聯分析法
灰色關聯評價方法是將實際序列和標準序列進行關聯，計算關聯度、實際序列和標準序列管理度最大的序列即為實際序列的標準。對於河流水質而言，實際序列組成是由河流斷面水質中各指標的實測濃度，各指標的標準濃度組成理想序列，由於標準不同，理想序列也不同，利用灰色關聯度分析法計算實際序列與各理想序列的關聯度，關聯度最大的就是斷面水質的級別。
水質關聯評價的主要步驟為：建立實際序列矩陣和理想序列矩陣；對實際序列矩陣和理想序列矩陣進行資料無量綱化處理；計算各個指標的權重；計算灰色關聯係數；由灰色關聯係數和權重計算關聯度。
本文對樣本矩陣採用分段線性方法進行無量綱歸一化處理[2]。考慮到水質監測過程中有些指標往往大於ⅴ類水質，所以將水質標準分為六級，同時將水質濃度超過水質標準10倍的賦值為0。
關聯分析方法的應用
資料倉儲與資料探勘 實驗報告 實驗名稱 關聯分析方法的應用 姓名學號 專業班號 實驗日期 教師簽字 1 建立 資料探勘實驗 資料庫。2 在資料庫中建立與 購物籃 相關的表 與實際相比，表的結構和內容作了適當簡化 以及主鍵與參照約束 銷售單錶 銷售單號，銷售時間，收款員，其它 銷售單明細 銷售單號，商...
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