[发明专利]一种基于大数据分析的GIS运行状态评估方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的GIS运行状态评估方法，其特征是使用模糊综合评判法在Hadoop平台的Map/Reduce并行计算框架上进行计算，对GIS的运行状态进行评估，包括以下步骤：

1)考虑目的性、系统性、可操作性、独立性、显著性、动态性六大原则，从GIS的本身特性出发构建多维层次型GIS指标体系；

2)根据实际情况，确定GIS运行状态的评价标准：优秀、良好、轻微故障、严重故障；

3)通过Hadoop平台的Map/Reduce并行计算框架，建立一个任务；

4)读取GIS的相关数据，解析成<key,value>类型的键值对，包括绝缘结构、断路器、隔离接地开关以及维修记录；

5)在Map任务阶段使用CRITIC法、层次分析法和灰色关联理论三种方法对GIS评价体系中各评价因素进行权值评估；

6)使用合作博弈法将三种算法的权值评估结果进行融合，得出各评价因素的组合权值向量data；

7)通过层次分析法中构造的评判矩阵来计算各评价因素的相关系数矩阵R，结合各评价因素的组合权值向量data，求出GIS的评价向量W，判定GIS的运行状态；

8)将每种算法的评估结果通过value值记录下来；

9)在Reduce任务阶段将GIS运行状态的评估结果保存在Hadoop平台的存储文件系统HDFS中。

2.根据权利要求1中所述的一种基于大数据分析的GIS运行状态评估方法，其特征在于，所述步骤3)中通过Hadoop平台的Map/Reduce并行计算框架建立一个任务的步骤如下：

31)创建并运行Hadoop作业，设置数据的读入路径、Mapper类和Reducer类的输入输出键值对<key,value>的类型、结果输出路径；

32)检验HDFS中是否有CRITIC法的权值文件、层次分析法的权值文件、灰色关联度参考数列文件，如果没有，则创建并赋值；

33)在Map阶段，使用setup()函数加载CRITIC法中评价因素的权值文件、层次分析法中评价因素的权值文件、灰色关联度算法中子序列文件；

34)在Map阶段，使用map()函数调用相关算法程序对每行待评估数据进行评估；

35)将每种算法的评估结果记录下来；

36)在Reduce阶段，将Map阶段的输出键值保存到存储文件系统HDFS中。

3.根据权利要求1中所述的一种基于大数据分析的GIS运行状态评估方法，其特征在于，所述步骤5)中对GIS评价体系中各评价因素进行权值评估的步骤如下：

51)读取步骤4)中已经转化为<key,value>类型的待评估数据，通过CRITIC法计算出对应于每个评价因素的权值，记为data1；

52)读取步骤4)中已经转化为<key,value>类型的待评估数据，通过层次分析法计算出属于每个评价因素的权值，记为data2；

53)读取步骤4)中已经转化为<key,value>类型的待评估数据，通过灰色关联度法计算出对于每个评价因素的关联度，记为data3。

4.根据权利要求3中所述的一种基于大数据分析的GIS运行状态评估方法，其特征在于，所述步骤6)中Map阶段求组合权值向量data的步骤如下：

61)读取步骤51)、步骤52)和步骤53)中生成的权重向量data1、data2和data3；

62)使用合作博弈法中的一致相关性系数求解公式计算出三种权重向量对应的一致相关性系数L1、L2、L3；

63)计算过程向量data’，其计算过程为：

data’＝data1×L1+data2×L2+data3×L3 (1)

64)将data’归一化得到归一化组合权值向量data。