[发明专利]一种基于TOPSIS模型的矿业遗迹综合评价方法

说明书

本发明提供了一种基于TOPSIS模型的矿业遗迹综合评价方法，包括：获取评价指标和相应的评价标准；根据评价标准，获取矿业遗迹的指标得分和用于分级的虚拟样本；对初始矩阵进行标准化处理得到决策矩阵；由决策矩阵确定正理想解向量和负理想解向量；确定权重值矩阵；计算决策矩阵中的评价向量与正理想解向量和负理想解向量的加权欧式距离；计算各评价对象与正理想解的相对贴近度；根据相对贴近度的值由大到小进行相对优劣排序，并将矿业遗迹样本与虚拟样本的排序进行比较，最后获得各矿业遗迹的综合等级。本发明综合评价的结果一方面可以保护珍贵的矿业遗迹；另一方面可以为国家矿山公园的建设提供一定的理论依据。

技术领域

本发明属于矿山公园矿业遗迹评价领域，涉及一种基于TOPSIS(technique fororder preference by similarity to ideal solution，多指标综合评价模型)模型的矿业遗迹综合评价方法。

背景技术

矿业遗迹主要指矿产地质遗迹和矿业生产过程中探、采、选、冶、加工等活动的遗物、遗址和史籍，并具备研究的价值，教育的功能，是游览现赏、科学考察的主要内容。近年来，随着我国经济的高速发展，许多未经保护的矿业遗迹却快速损坏，矿业遗迹的保护已迫在眉睫。而矿山公园是保护矿业遗迹的一种有效途径，但是我国的矿山公园建设才刚刚起步，目前的保护开发机制还不完善。矿业遗迹综合评价一方面可以保护珍贵的矿业遗迹；另一方面可以为国家矿山公园的建设提供一定的理论依据。

目前，国内矿业遗迹综合评价主要采用定性评价和定量评价。其中，定性评价较为简单易行，但往往主观色彩强烈，有时难以反应一些细微的局部差异,当考虑指标过多时，评价者往往顾此失彼，不能做到整体地把握。定量评价主要有专家打分法和层次分析法，两种方法均是主观评价的方法。目前存在的问题是当遇到已知的客观的数据时，为了消除量纲的影响，需要人为地进行数据的主观转化，不能直接地利用这些客观数据使评价结果更加准确。

发明内容

为了对矿业遗迹综合评价的定量方法进行补充并解决上述定量评价所存在的问题，本发明使用TOPSIS模型，采用评价对象与理想化目标的接近程度进行排序。

TOPSIS可获得评价对象间的相对优劣，在评价对象的样本总体中补充一部分用于分级的虚拟样本，通过比较两者之间的排序就可获得评价对象的绝对优劣，进而更好地运用于实际。

为了实现上述的技术特征，本发明的目的是这样实现的：一种基于TOPSIS模型的矿业遗迹综合评价方法，它包括如下步骤：

步骤一，获取矿业遗迹评价指标x_j(j＝1，2，…m)及对应的评价标准，其中j为具体评价指标的数量；

步骤二，根据评价标准，获取各矿业遗迹的指标得分和用于分级的虚拟样本，此后样本总体记为x_ij(j＝1，2，…n；J＝1，2…m),其中x_i包括矿业遗迹样本和虚拟样本，i为参评的评价对象的数量；

步骤三，根据总体样本构建初始矩阵X＝[x_ij]_n×m，对初始矩阵进行标准化处理得到决策矩阵Y＝[y_ij]_n×m；

步骤四，由决策矩阵Y＝[y_ij]_n×m确定正理想解向量和负理想解向量；

步骤五，确定指标权重W_j；

步骤六，计算决策矩阵Y＝[y_ij]_n×m中的评价向量与正理想解向量和负理想解向量的加权欧式距离；

步骤七：计算各评价对象与正理想解的相对贴近度；

步骤八：根据相对贴近度的值由大到小进行相对优劣排序，并将矿业遗迹样本与虚拟样本的排序进行比较，最后获得各矿业遗迹的综合等级。