AbstractAn indicator model for eval

Abstract
An indicator model for evaluating trends in river quality using a two-stage fuzzy set theory to condense efficiently monitoring data is proposed. This candidate data reduction method uses fuzzy set theory in two analysis stages and constructs two different kinds of membership degree functions to produce an aggregate indicator of water quality. First, membership functions of the standard River pollution index (RPI) indicators, DO, BOD5, SS, and NH3-N are constructed as piecewise linear distributions on the interval [0,1], with the critical variables normalized in four degrees of membership (0, 0.33, 0.67 and 1). The extension of the convergence of the fuzzy c-means (FCM) methodology is then used to construct a second membership set from the same normalized variables as used in the RPI estimations. Weighted sums of the similarity degrees derived from the extensions of FCM are used to construct an alternate overall index, the River quality index (RQI). The RQI provides for more logical analysis of disparate surveillance data than the RPI, resulting in a more systematic, less ambiguous approach to data integration and interpretation. In addition, this proposed alternative provides a more sensitive indication of changes in quality than the RPI. Finally, a case study of the Keeling River is presented to illustrate the application and advantages of the RQI.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อมีเสนอแบบจำลองตัวบ่งชี้สำหรับการประเมินแนวโน้มคุณภาพน้ำที่ใช้ทฤษฎีเซตคลุมเครือสองขั้นตอนย่อข้อมูลการตรวจสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการลดข้อมูลผู้สมัครนี้ใช้ทฤษฎีเซตคลุมเครือในการวิเคราะห์ขั้นที่สอง และสร้างฟังก์ชันระดับสมาชิกผลิตตัวบ่งชี้รวมคุณภาพน้ำสองชนิด ฟังก์ชันสมาชิกของมาตรฐานน้ำมลพิษดัชนี (RPI) ตัวชี้วัดที่ ทำ BOD5, SS ครั้งแรก และ NH3 N ถูกสร้างเป็น piecewise ตามปกติการกระจายเชิงเส้นในช่วง [0, 1], ที่มีตัวแปรสำคัญในสี่องศาของสมาชิก (0, 0.33, 0.67 ถึง 1) จากนั้นมีใช้ส่วนขยายของการบรรจบกันของวิธีการ (FCM) c หมายถึงปุยสร้างเป็นสมาชิกสองตั้งค่าจากตัวแปรมาตรฐานเดียวกันตามที่ใช้ในการประเมิน RPI ถ่วงน้ำหนักผลรวมของความคล้ายคลึงกันที่ใช้องศาที่ได้มาจากส่วนขยายของ FCM สร้างสำรองโดยรวมดัชนี ดัชนีคุณภาพน้ำ (RQI) RQI ให้สำหรับตรรกะมากขึ้นการวิเคราะห์ข้อมูลการเฝ้าระวังที่แตกต่างกว่า RPI ส่งผลให้เป็นระบบมากขึ้น ไม่ชัดเจนน้อยวิธีการรวมข้อมูลและการตีความ นอกจากนี้ นี้เสนอทางเลือกให้บ่งชี้ความไวต่อการเปลี่ยนแปลงคุณภาพกว่า RPI ในที่สุด กรณีศึกษาแม่น้ำฟอล์คแลนด์แสดงเพื่อแสดงแอพลิเคชันและข้อดีของ RQI

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อตัวแบบการประเมินแนวโน้มคุณภาพน้ำโดยใช้ทฤษฎีฟัซซีเซตสองบีบมีประสิทธิภาพการตรวจสอบข้อมูลที่เสนอมา นี้วิธีการลดข้อมูลผู้สมัครใช้ทฤษฎีเซตคลุมเครือใน 2 ขั้นตอนการวิเคราะห์และสร้างสองชนิดที่แตกต่างของการทำงานระดับสมาชิกในการผลิตรวมของตัวบ่งชี้คุณภาพน้ำ ครั้งแรก สมาชิกฟังก์ชันของดัชนีมาตรฐานมลพิษแม่น้ำ ( RPI ) ตัวชี้วัด , factor , SS และถูกสร้างขึ้นเป็นแบบเชิงเส้นเป็นช่วง 4 cluster บนช่วง [ 0.1 ) กับตัวแปรที่สำคัญได้แก่ 4 องศาของสมาชิก ( 0 , 0.33 , 0.67 และ 1 ) การบรรจบกันของฟัซซี่ซีมีน ( FCM ) และใช้เพื่อสร้างชุดสองสมาชิกจากเดิมปกติ ตัวแปรที่ใช้ใน RPI ภาค . ผลรวมถ่วงน้ำหนักของความเหมือนองศามาจากนามสกุลของ FCM จะใช้ในการสร้างดัชนีโดยรวมสลับ ดัชนีคุณภาพน้ำ ( rqi ) การ rqi มีการวิเคราะห์ทางตรรกะของการตรวจตราข้อมูลหลากหลายมากกว่า RPI ส่งผลให้ระบบ วิธีการที่น้อยลงเพื่อบูรณาการข้อมูลและการตีความ นอกจากนี้ การเสนอทางเลือกให้อ่อนไหว บ่งชี้การเปลี่ยนแปลงในคุณภาพกว่า RPI . ในที่สุด กรณีศึกษา คีลลิ่งแม่น้ำแสดงถึงการใช้ประโยชน์จาก rqi .