大數(shù)據(jù)算法分析下的節(jié)水灌溉效益評價

孫國營

摘要：針對不同的節(jié)水灌溉方案，運用大數(shù)據(jù)技巧，選用標(biāo)準(zhǔn)差貢獻率法和VIKOR算法進行數(shù)據(jù)分析，得出不同節(jié)水灌溉方案的排名，排名結(jié)果和原文相似，表明所選用方法的合理性和正確性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);標(biāo)準(zhǔn)差貢獻率法;節(jié)水灌溉;VIKOR

中圖分類號：$275 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）32-0016-02

節(jié)水灌溉的評價指標(biāo)包含經(jīng)濟能力、節(jié)工程度、收益率、適應(yīng)性等，評價方法有大數(shù)據(jù)分析法、VIKOR法、模糊物元法等。關(guān)于節(jié)水灌溉評價的文獻也有很多，例如：薛媛等的石羊河流域高效節(jié)水灌溉項目綜合效果評價;何靖嘲的模糊綜合評價在節(jié)水灌溉工程項目后評價中的應(yīng)用;何靖等的節(jié)水灌溉工程后評價指標(biāo)的定義探討;李其非等的高效節(jié)水灌溉工程運行管理綜合評價指標(biāo)體系構(gòu)建。

本文通過結(jié)合大數(shù)據(jù)算法，對不同的節(jié)水灌溉項目進行分析，得出優(yōu)劣排名。

1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于初始矩陣內(nèi)的數(shù)據(jù)的度量單位有所不同，使得初始矩陣中的數(shù)據(jù)不在同一量級上，需要對初始矩陣的數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。其中，對于成本型和效益型方法分別如式（2）和式（3）：

3VIKOR算法排序

VIKOR方法基本過程包括：首先確定不同評價指標(biāo)的最優(yōu)解和最次解，然后確定不同方案的評估值，最后，根據(jù)評估值和最優(yōu)解的距離對不同方案進行排序。具體如下：

（1）求解最優(yōu)解fj*和最次解fj^-，效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)分別對應(yīng)式（7）和式（8）：

4實例分析

選取文獻[6]中的數(shù)據(jù)為例，分析4個評價方案，并選取灌溉水利用率等6個評價指標(biāo)，構(gòu)建節(jié)水灌溉方案原始數(shù)據(jù)表如表1所示：

從表2可以看出，通過結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差貢獻率法權(quán)重求得的4個方案的優(yōu)劣程度綜合排序結(jié)果為方案1、方案2、方案4、方案3，這和原文的結(jié)果基本保持一致，表明本文所選大數(shù)據(jù)算法是合理且有效的。