where S is the suitability, wi the

where S is the suitability, wi the weight of factor i, n the number of
factors, xi the criterion score of factor i, cj the criterion score (1 or
0) of constraint j, and m is the number of constraints.
Boolean constraints also were applied. Because of the different
scales on which criteria are measured, all factors need to be standardised
before combining them using Eq. (1), and, if necessary, be
transformed such that all factors are positively or negatively correlated
with suitability. In this study, a GIS fuzzy set membership
function was used to standardise criteria onto a 0–255-byte scale
through the IDRISI program (Eastman 2001).
To obtain importance weights for each criterion, a pairwise comparison
method developed by Saaty (1980) was used to rank the
criteria with regard to each objective. The pairwise comparison
method employs an underlying continuous scale (Table 5), with
values from 1 to 9, to rate the relative preferences for two criteria.
The value 1 indicates that two criteria are ‘equally’ important, and
the value 9 implies that one criterion is ‘extremely’ more important
than the other (Gerber et al. 2008; Malczewski et al. 2003). For
each objective, a matrix of pairwise comparisons was built, and the
eigenvector associated with the largest eigenvalue of the matrix
was computed and normalised. In addition, a consistency ratio was
calculated to check the transitiveness of the pairwise comparisons.
The consistency ratio (CR) is designed in such a way that if CR < 0.10,
then the ratio indicates a reasonable level of consistency in the
pairwise comparison matrix. If, however, CR
≥
0.10, then the ratio
values are indicative of inconsistent judgments; in such cases, one
should reconsider and revise the original values in the pairwise
comparison matrix (Malczewski et al. 2003). In this study, for each
objective, the targets were weighted together with their impact
factors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

S เป็นความเหมาะสม อินเตอร์ น้ำหนักของ ปัจจัย i, n จำนวนปัจจัย สิเงื่อนไขคะแนนของปัจจัย i, cj คะแนนเกณฑ์ (1 หรือ0) ของข้อจำกัด เจ และ m คือ จำนวนของข้อจำกัดข้อจำกัดของบูลีนยังถูกนำไปใช้ เนื่องจากที่อื่นเครื่องชั่งน้ำหนักที่วัดเงื่อนไข ปัจจัยทั้งหมดต้องเป็นแบบก่อนที่จะรวมพวกเขาใช้ Eq. (1), และ ถ้าจำเป็น มีแปลงที่ปัจจัยทั้งหมดบวก หรือลบ correlatedมีความเหมาะสม ในการศึกษานี้ เป็นสมาชิกชุดเอิบ GISฟังก์ชันใช้ standardise เงื่อนไขบนสเกล 0 – 255 ไบต์ผ่านโปรแกรม IDRISI (อีสต์แมน 2001)การรับน้ำหนักความสำคัญสำหรับแต่ละเงื่อนไข การเปรียบเทียบแพร์ไวส์ใช้วิธีพัฒนา โดย Saaty (1980) อันดับเงื่อนไขเกี่ยวกับวัตถุประสงค์แต่ละ การเปรียบเทียบแพร์ไวส์วิธีใช้ขนาดอย่างต่อเนื่องเป็นต้น (ตาราง 5), กับค่าจาก 1 ถึง 9 อันดับลักษณะสัมพัทธ์สำหรับเงื่อนไขสองค่าของ 1 บ่งชี้ว่า เงื่อนไขที่สองเป็น ''สิ่งสำคัญ และค่า 9 หมายถึงเกณฑ์ที่หนึ่งคือ 'มาก' สำคัญกว่าอื่น ๆ (Gerber et al. 2008 Malczewski et al. 2003) สำหรับแต่ละวัตถุประสงค์ เมตริกซ์ของแพร์ไวส์เปรียบเทียบถูกสร้างขึ้น และeigenvector ที่เกี่ยวข้องกับ eigenvalue ที่ใหญ่ที่สุดของเมทริกซ์คำนวณ และ normalised นอกจากนี้ อัตราความสม่ำเสมอได้คำนวณการตรวจสอบ transitiveness ของเปรียบเทียบแพร์ไวส์อัตราส่วนของความสอดคล้อง (CR) ถูกออกแบบมาในลักษณะว่าถ้า CR < 0.10แล้วอัตราส่วนบ่งชี้ระดับความเหมาะสมของความสอดคล้องในการเปรียบเทียบแพร์ไวส์เมตริกซ์ ถ้า ไร CR≥0.10 แล้วอัตราส่วนค่าจะส่อตัดสินเหมือนเดิม ในกรณี หนึ่งควร reconsider และแก้ไขค่าเดิมในการแพร์ไวส์เปรียบเทียบเมทริกซ์ (Malczewski et al. 2003) ในการศึกษานี้ แต่ละวัตถุประสงค์ เป้าหมายถูกถ่วงน้ำหนักกับผลปัจจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ S เป็นความเหมาะสม, WI น้ำหนักของปัจจัย i, n จำนวนของ
ปัจจัย xi เกณฑ์ของปัจจัย i, cj เกณฑ์ (1 หรือ
0) เจ จำกัด และ m คือจำนวน จำกัด .
ข้อ จำกัด บูลีน ยังถูกนำไปใช้ เพราะการที่แตกต่างกัน
เครื่องชั่งน้ำหนักที่มีการวัดเกณฑ์ปัจจัยทั้งหมดจะต้องมีมาตรฐาน
ก่อนที่จะรวมพวกเขาโดยใช้สมการ (1), และถ้าจำเป็นจะ
เปลี่ยนดังกล่าวว่าปัจจัยทั้งหมดจะบวกหรือความสัมพันธ์เชิงลบ
กับความเหมาะสม ในการศึกษานี้ GIS เลือนสมาชิกชุด
ฟังก์ชั่นถูกใช้ในการสร้างมาตรฐานเกณฑ์เข้าสู่ระดับ 0-255 ไบต์
ผ่านโปรแกรม IDRISI (อีสต์แมน 2001).
เพื่อให้ได้น้ำหนักความสำคัญสำหรับเกณฑ์แต่ละคู่เปรียบเทียบ
วิธีการพัฒนาโดย Saaty (1980) ถูกนำมาใช้ในการจัดอันดับ
เกณฑ์เกี่ยวกับแต่ละวัตถุประสงค์ เปรียบเทียบจากจำนวน
วิธีพนักงานระดับพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง (ตารางที่ 5) โดยมี
ค่า 1-9, ให้คะแนนความชอบของญาติสองเกณฑ์.
มูลค่า 1 บ่งชี้ว่าสองเกณฑ์เป็นอย่างเท่าเทียมกัน 'ที่สำคัญและ
มูลค่า 9 หมายความว่าหนึ่ง เกณฑ์คือ 'มาก' ความสำคัญมากขึ้น
กว่าที่อื่น ๆ (Gerber et al, 2008;. Malczewski et al, 2003.) สำหรับ
วัตถุประสงค์ในแต่ละเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบจากจำนวนที่ถูกสร้างขึ้นและ
วิคเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉพาะที่ใหญ่ที่สุดของเมทริกซ์
ได้รับการคำนวณและปกติ นอกจากนี้อัตราส่วนความมั่นคงได้รับการ
คำนวณเพื่อตรวจสอบ transitiveness ของการเปรียบเทียบคู่.
สัดส่วนสอดคล้อง (CR) ได้รับการออกแบบในลักษณะที่ว่าถ้า CR <0.10
จากนั้นอัตราการบ่งชี้ระดับที่เหมาะสมของความสม่ำเสมอใน
การเปรียบเทียบเมทริกซ์คู่ แต่ถ้า CR
≥
0.10 แล้วอัตราส่วน
ค่าที่บ่งบอกถึงการตัดสินที่ไม่สอดคล้องกัน; ในกรณีดังกล่าวอย่างใดอย่างหนึ่ง
ควรพิจารณาและแก้ไขค่าเดิมในคู่
เปรียบเทียบเมทริกซ์ (Malczewski et al. 2003) ในการศึกษานี้สำหรับแต่ละ
วัตถุประสงค์เป้าหมายถูกถ่วงน้ำหนักร่วมกับผลกระทบต่อ
ปัจจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อ S คือความเหมาะสม วี น้ำหนักของปัจจัยผม N จำนวน
ปัจจัยสี่เกณฑ์คะแนนของปัจจัยผม ซีเจ เกณฑ์คะแนน ( 1
0 ) ข้อจำกัด J และ M คือจำนวนของเงื่อนไข .
บูลีนข้อจำกัดยังใช้ เนื่องจากการที่แตกต่างกัน
เกล็ดซึ่งเกณฑ์วัด ปัจจัยทั้งหมดต้องเป็นมาตรฐาน
ก่อนการรวมการใช้อีคิว ( 1 ) และถ้าจำเป็นจะ
แปลงดังกล่าวว่า ปัจจัยทั้งหมดมีความสัมพันธ์หรือความสัมพันธ์
ที่มีความเหมาะสม ในการศึกษานี้ , GIS เซตวิภัชนัยฟังก์ชันสมาชิก
ถูกใช้เพื่อให้เป็นมาตรฐานเกณฑ์ลง 0 – 255 ไบต์ขนาด
ผ่านโปรแกรม idrisi ( Eastman 2001 ) .
ได้รับความสำคัญน้ำหนักแต่ละเกณฑ์ วิธีการเปรียบเทียบ
คู่พัฒนา โดย saaty ( 1980 ) คือใช้ในการจัดอันดับ
เกณฑ์เกี่ยวกับจุดประสงค์ วิธีการเปรียบเทียบ
คู่ใช้ต้นแบบต่อเนื่องขนาด ( ตารางที่ 5 ) กับ
ค่าจาก 1 ถึง 9 คะแนน เทียบกันสองเกณฑ์ พบว่า ค่า 1
2 เกณฑ์ ' กัน '
9 ที่สําคัญ และคุณค่าหมายความว่าหลักสำคัญ
' ' มากกว่า อื่น ๆ ( Gerber et al . 2008 ; malczewski et al . 2003 )สำหรับ
แต่ละวัตถุประสงค์ เมทริกซ์ของการเปรียบเทียบคู่ถูกสร้างขึ้นและ
เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับค่ามากที่สุดของเมทริกซ์
ถูกคำนวณและบันทึก . นอกจากนี้ ความสอดคล้องเท่ากับ
คำนวณเพื่อตรวจสอบความเปลี่ยนแปลงของการเปรียบเทียบคู่ .
อัตราส่วนความสอดคล้อง ( CR ) ที่ได้รับการออกแบบในลักษณะที่ว่าถ้า CR < 0.10
แล้วอัตราส่วนแสดงระดับที่เหมาะสมของความสอดคล้องใน
Matrix ดาวเทียมพ้องคาบโลก . แต่ถ้า≥ CR


ค่าอัตราส่วน 0.10 แล้วจะแสดงให้เห็นถึงคำตัดสินที่ไม่สอดคล้อง ในบางกรณี หนึ่งควรพิจารณา และทบทวน
ค่าเดิมในเมทริกซ์ดาวเทียมพ้องคาบโลก
( malczewski et al . 2003 ) ในการศึกษานี้ สำหรับแต่ละ
วัตถุประสงค์ เป้าหมายก็จะเป็นหนักพร้อมกับผลกระทบ
ปัจจัย