張彥峰+游永彬+魯艷玲

摘 要： 為了對城市人居環(huán)境質(zhì)量做出科學(xué)、客觀的評價(jià)，提出一種改進(jìn)的模糊綜合評價(jià)模型，將模糊數(shù)學(xué)理論應(yīng)用于環(huán)境質(zhì)量的評價(jià)中，結(jié)合城市人居環(huán)境的特點(diǎn)建立多目標(biāo)指標(biāo)體系，采用層次分析法與群體決策相結(jié)合來確定指標(biāo)權(quán)重，應(yīng)用貼近度法確定評價(jià)等級。并且結(jié)合具體的實(shí)例對模型進(jìn)行了應(yīng)用，獲得了較準(zhǔn)確、客觀的評價(jià)結(jié)果，為促進(jìn)城市人居環(huán)境質(zhì)量的改善提供可靠的決策支持。

關(guān)鍵詞： 城市人居環(huán)境； 模糊綜合評價(jià)； 層次分析法； 群體決策； 貼近度

中圖分類號： TN911.7?34； TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）03?0141?03

Evaluation system research on urban habitant environment

based on fuzzy comprehensive evaluation method

ZHANG Yan?feng1， YOU Yong?bin2， LU Yan?ling3

（1. School of Mechanical and Electrical， Northwestern Polytechnical University， Xian 710072， China；

2. School of Automation， Northwestern Polytechnical University， Xian 710072， China； 3. Xian Aeronautical University， Xian 710077， China）

Abstract： In order to make a scientific and objective evaluation for urban habitant environment quality， a modified fuzzy comprehensive evaluation model is proposed. Using fuzzy math theory in environment quality evaluation to establish multi?target index system according to the features of urban habitant environment， and AHP in combination with group decision are used to decide index weight， close degree method is applied to determine evaluation rating. The model is applied in combination with a specific example， and accurate and objective result is obtained. It provide a reliable decision?making support for improvement of urban habitant environment quality.

Keywords： urban habitant environment； fuzzy comprehensive evaluation； AHP； group decision； close degree

0 引 言

城市人居環(huán)境是一個(gè)多層次、多因素的綜合系統(tǒng)，涉及面比較廣，因素眾多，這就需要綜合的評價(jià)方法能夠做出一個(gè)全面的評價(jià)。其次，居住區(qū)的“主體”是居民，因此在指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)方面要從居民的角度出發(fā)，考慮多種與居民息息相關(guān)的因素，使評價(jià)指標(biāo)能夠客觀，準(zhǔn)確的反映居住區(qū)的環(huán)境狀況。通過對城市人居環(huán)境質(zhì)量的評價(jià)，為資源的合理配置，管理機(jī)制的調(diào)整提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持，促進(jìn)人居環(huán)境質(zhì)量的改善，以最有效的途徑滿足和超越居民對環(huán)境質(zhì)量的期望。

1 指標(biāo)體系

評價(jià)指標(biāo)體系的建立是進(jìn)行綜合評價(jià)的基礎(chǔ)，指標(biāo)的適宜程度直接影響評價(jià)結(jié)果[1]。本文遵循指標(biāo)體系建立的客觀性，全面性，可測性原則，結(jié)合城市人居環(huán)境的多因素特點(diǎn)，從環(huán)境要素、環(huán)境設(shè)施、環(huán)境管理三個(gè)不同的角度出發(fā)進(jìn)行評價(jià)，比較全面的反映了居住區(qū)的環(huán)境狀況。然后，進(jìn)一步縮小考查的粒度，從更詳細(xì)的方面考查影響環(huán)境的眾多因素。最終確定3個(gè)一級指標(biāo)和15個(gè)二級指標(biāo)。

評價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。

2 指標(biāo)權(quán)重的確定

采用層次分析法與專家組群體決策相結(jié)合確定指標(biāo)權(quán)重。層次分析法是確定指標(biāo)權(quán)重一種行之有效的方法[2]，但是在構(gòu)建判斷矩陣時(shí)存在著主觀性。將群體決策引入到層次分析法中綜合多位專家的意見，可以大大降低因?yàn)閭€(gè)別專家判斷失誤對結(jié)果的影響程度[3]。

確定指標(biāo)權(quán)重的步驟如下：

2.1 確定目標(biāo)和評價(jià)因素

[n]個(gè)評價(jià)因素，[U=（U1，U2，…，Un）。]

2.2 確定單一專家指標(biāo)權(quán)重

2.2.1 構(gòu)造判斷矩陣

每一位專家可以根據(jù)自己的認(rèn)識，采用1～9標(biāo)度，構(gòu)造判斷矩陣，即[S=（uij）n×n。]

圖1 指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)

2.2.2 計(jì)算判斷矩陣

用Matlab軟件計(jì)算判斷矩陣[S]的最大特征根[λmax，]及其對應(yīng)的特征向量[W=（w1，w2，…，wn），]然后歸一化，此特征向量就是各評價(jià)因素的重要性排序，也即是權(quán)系數(shù)的分配。

2.2.3 一致性檢驗(yàn)

為進(jìn)行判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)，需計(jì)算一致性指標(biāo)[CI=λmax-nn-1，][RI]為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。當(dāng)隨機(jī)一致性比率[CR=CIRI<0.01]時(shí)，認(rèn)為層次分析排序的結(jié)果有滿意的一致性，即權(quán)系數(shù)的分配是合理的；否則，要調(diào)整判斷矩陣的元素取值，重新分配權(quán)系數(shù)的值[4]。

2.3 專家權(quán)重確定

可以根據(jù)專家的專業(yè)方向、理論知識及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)確定專家權(quán)重，也可根據(jù)其判斷矩陣的一致性指標(biāo)值大小給出。文獻(xiàn)[5]給出了群體決策法中各決策者權(quán)重系數(shù)確定的一種距離分析法。

2.4 確定組合指標(biāo)權(quán)重

求第[k]位專家對指標(biāo)[i]的權(quán)重[wki] ，同時(shí)第[k]位專家的權(quán)重 [pk]，在此基礎(chǔ)上各專家在指標(biāo)[i]的權(quán)重求和，即：[wi=k=1mwki?pk，]為這個(gè)指標(biāo)的組合權(quán)重，最后進(jìn)行歸一化處理，即：[wi=wii=1nwi，]得該指標(biāo)的綜合權(quán)重向量[W=（w1，w2，…，wn）。]

3 模糊綜合評價(jià)法[6]

模糊綜合評價(jià)法將定性與定量相結(jié)合，能夠?qū)κ芏喾N因素影響的事物做出全面評價(jià)的一種十分有效的多因素決策方法。

模糊綜合評價(jià)原理以及步驟如下：

3.1 建立評價(jià)指標(biāo)集

一級指標(biāo)集[U=（U1，U2，…，Un）]，一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)集分別用[U1=（U11，U12，…，U1p）]，依次類推。

3.2 確定評語集

[V=（v1，v2，…，vm）]

3.3 建立模糊關(guān)系矩陣

建立了評語集后，要逐個(gè)對評價(jià)指標(biāo)在評語集上進(jìn)行的量化，確定模糊關(guān)系矩陣：[R=（rij）n×m，]矩陣[R]中第[i]行，第[j]列元素[rij，]表示被評事物從因素[Ui]來看對[vj]等級模糊子集的隸屬度。本文采用問卷調(diào)查的形式，假設(shè)參與調(diào)查評價(jià)者總數(shù)為[n]位，[rij]表示被評價(jià)對象的[Ui]指標(biāo)被評為等級[vj]的人數(shù)[cij]占評價(jià)總數(shù)[n]的比率，作為指標(biāo)所屬評價(jià)等級的隸屬度，即[rij=cijn。]

3.4 確定評價(jià)因素的權(quán)向量

采用上面所述的層次分析法與群體決策相結(jié)合來確定指標(biāo)權(quán)重[W=（w1，w2，…，wn）。]

3.5 合成模糊綜合評價(jià)向量

通過得到各因素權(quán)重以及對應(yīng)的模糊評價(jià)矩陣，逐級進(jìn)行模糊變換[B=W?R，] （[W]是由改進(jìn)的AHP確定的權(quán)重，[R]是模糊關(guān)系矩陣，[·]是模糊乘），最終得到評價(jià)對象關(guān)于評語集的一個(gè)模糊子集[B。]

3.6 模糊評價(jià)結(jié)果分析

在傳統(tǒng)的模糊綜合評價(jià)方法中，利用最大隸屬度法得到評價(jià)對象的評定結(jié)果。由于該評語集[V]本身具有模糊性，所以根據(jù)最大隸屬度法有時(shí)候損失信息很多，甚至得出不合理的評價(jià)結(jié)果。因此本文試圖采用稱貼近度對評價(jià)結(jié)果進(jìn)行定級。貼近度是反映2個(gè)模糊集靠近程度的一種度量方式。由于考慮到評價(jià)等級[vi]對于評價(jià)對象的地位是不同的，所以采用非對稱貼近度法[7]。

在評估等級向量[V]中，等級[vi（i∈m）]中的對象最理想的子集是[[0，0，…，1，…，0，0]，]其中1是第[j]個(gè)分量，稱此向量為[vi]的理想目標(biāo)，記為[Di]，評價(jià)結(jié)果向量[B]是[V]上的模糊子集[（j=1，2，…，m）]，那么計(jì)算[B]與[D]之間的貼近度[N（B，D）]，利用非對稱貼近度公式：

[N（B，D）=1-1n（n+1）k=1mμpB（Vk）-μpD（Vk）κ， p=1，2，…]

式中：[B]所對應(yīng)的對象隸屬于[vk]的隸屬度，[p]為正實(shí)數(shù)，用于等級評估時(shí)[8?9][p=1]。為能直接利用非對稱貼近度公式，通常將[B]作標(biāo)準(zhǔn)化處理，[B1=B，Bj=][bj，bj-1，bj+1，bj-2，bj+2，…，2jm，]這樣[N（B，Dj）=N（Bj，D1），] [1jm。]若[N（B，Dj）=maxj∈m{N（B，Dj）}，]則評估對象在[V]中相對屬于[7][vj]。

4 實(shí)例研究

以西安市紫薇花園居住區(qū)作為研究對象，應(yīng)用改進(jìn)的模糊綜合評價(jià)模型對其環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)。

4.1 確定評價(jià)因素集

一級指標(biāo)集：[U=（U1，U2，U3），]其中[U1，][U2，][U3]分別代表環(huán)境因素、環(huán)境設(shè)施、環(huán)境管理。二級指標(biāo)集：

[U1=（U11，U12，U13，U14，U15）U2=（U21，U22，U23，U24，U25）U3=（U31，U32，U33，U34，U35）]

4.2 確定評語集

[V=（v1，v2，v3，v4，v5）=（好，良好，合格，較差，差）]

4.3 建立模糊關(guān)系矩陣

通過發(fā)放問卷的形式對環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行調(diào)查，問卷涉及3個(gè)綜合指標(biāo)和15個(gè)二級指標(biāo)。評語集包括：好，良好，合格，較差，差五個(gè)等級，然后逐個(gè)統(tǒng)計(jì)評價(jià)指標(biāo)的評價(jià)比例數(shù)，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣。

[R1=0.08，0.22，0.46，0.18，0.060.14，0.32，0.30，0.20，0.040.03，0.17，0.46，0.32，0.020.36，0.24，0.30，0.10，0.000.17，0.12，0.27，0.38，0.08]

[R2=0.00，0.08，0.42，0.20，0.300.23，0.32，0.24，0.21，0.000.04，0.12，0.33，0.48，0.030.00，0.08，027，0.51，0.140.21，0.12，0.35，0.27，0.05]

[R3=0.10，0.15，0.24，0.36，0.150.34，0.28，0.33，0.07，0.000.16，0.17，0.38，0.22，0.070.00，0.11，0.47，0.33，0.090.00，0.32，0.36，0.24，0.08]

4.4 確定指標(biāo)權(quán)重

4.4.1 一級指標(biāo)權(quán)重

應(yīng)用層次分析法，首先確定單一專家指標(biāo)權(quán)重，第[k]個(gè)專家確定的[i]指標(biāo)權(quán)重[wki=（wi1，wi2，wi3）]，并且經(jīng)過一致性檢驗(yàn)。然后確定專家權(quán)重[P]，本文視邀請的[n]位專家為等權(quán)，[Pi=1，（i∈m）]。確定指標(biāo)的組合權(quán)重，[wi=k=1mwki?pk]，最后歸一化可得一級指標(biāo)權(quán)重：

[W=（w1，w2，w3）=（0.378，0.337，0.285）]

4.4.2 二級指標(biāo)權(quán)重

同樣方式可以計(jì)算二級指標(biāo)的權(quán)重為：

[w1=（0.253 6，0.188 5，0.126 8，0.202 9，0.228 2）]

[w2=（0.243 9，0.195 1，0.195 1，0.195 1，0.170 8）]

[w3=（0.198 5，0.213 7，0.240 4，0.160 4，0.187 0）]

4.5 合成模糊綜合評價(jià)向量

環(huán)境要素評價(jià)向量：

[B1=w1·R1=（0.162 3，0.213 7，0.354 0，0.230 9，0.043 5）]

歸一化得：

[B1=（0.161 6，0.212 8，0.352 4，0.229 9，0.043 3）]

環(huán)境設(shè)施評價(jià)向量：

[B2=w2·R2=（0.088 5，0.141 5，0.326 1，0.329 0，0.114 9）]

歸一化得：

[B2=（0.088 5，0.141 5，0.326 1，0.329 0，0.114 9）]

環(huán)境管理評價(jià)向量：

[B3=w3·B3=（0.131 0，0.208 0，0.352 2，0.237 1，0.076 0）]

歸一化得：

[B3=（0.130 4，0.207 1，0.356 7，0.236 1，0.075 7）]

綜合評價(jià)向量：

[B=W?R=（BT1，BT2，BT3）=（0.128 1，0.187 1，0.344 8，0.265 1，0.076 7）]

歸一化得：

[B=（0.127 9，0.186 8，0.344 2，0.264 6，0.076 5）]

4.6 評價(jià)結(jié)果分析

采用貼近度法對評價(jià)結(jié)果定級，環(huán)境質(zhì)量的總體評價(jià)。利用非貼近度公式可得：

[N（B，D2）=N（B2，D2）=0.882 1]

[N（B，D3）=N（B3，D3）=0.909 6]

[N（B，D4）=N（B4，D4）=0.897 8]

[N（B，D5）=N（B5，D5）=0.870 9]

所以[B∈v3，]因此，該居住區(qū)的環(huán)境質(zhì)量屬于合格。同樣可得，環(huán)境要素屬于合格，環(huán)境設(shè)施屬于較差，環(huán)境管理屬于合格。所以該居住區(qū)的環(huán)境質(zhì)量還需要不斷的改善，環(huán)境設(shè)施需要加強(qiáng)建設(shè)。

5 總 結(jié)

（1） 采用層次分析法與專家組群體決策相結(jié)合確定指標(biāo)權(quán)重，不但避免個(gè)人原因造成權(quán)重分配不合理，而且對不同的專家賦予不同的權(quán)重，使得更專業(yè)、更權(quán)威的專家對結(jié)果影響更大。

（2） 通過貼近度法利用擇近原則對城市人居環(huán)境質(zhì)量等級進(jìn)行評定，在一定程度上大大改善了最大隸屬度原則帶來的評價(jià)誤差，使得評價(jià)結(jié)果更合理。

（3） 城市人居環(huán)境是一個(gè)動(dòng)態(tài)，復(fù)雜的系統(tǒng)，本文僅對城市人居環(huán)境選擇部分指標(biāo)進(jìn)行了一個(gè)綜合評價(jià)，根據(jù)不同的城市環(huán)境特點(diǎn)，隨著城市的發(fā)展變化，評價(jià)的指標(biāo)需要進(jìn)一步完善。

參考文獻(xiàn)

[1] 溫倩.池州市人居環(huán)境質(zhì)量評價(jià)與優(yōu)化研究[D].蕪湖：安徽師范大學(xué)，2007.

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4.4 確定指標(biāo)權(quán)重

4.4.1 一級指標(biāo)權(quán)重

應(yīng)用層次分析法，首先確定單一專家指標(biāo)權(quán)重，第[k]個(gè)專家確定的[i]指標(biāo)權(quán)重[wki=（wi1，wi2，wi3）]，并且經(jīng)過一致性檢驗(yàn)。然后確定專家權(quán)重[P]，本文視邀請的[n]位專家為等權(quán)，[Pi=1，（i∈m）]。確定指標(biāo)的組合權(quán)重，[wi=k=1mwki?pk]，最后歸一化可得一級指標(biāo)權(quán)重：

[W=（w1，w2，w3）=（0.378，0.337，0.285）]

4.4.2 二級指標(biāo)權(quán)重

同樣方式可以計(jì)算二級指標(biāo)的權(quán)重為：

[w1=（0.253 6，0.188 5，0.126 8，0.202 9，0.228 2）]

[w2=（0.243 9，0.195 1，0.195 1，0.195 1，0.170 8）]

[w3=（0.198 5，0.213 7，0.240 4，0.160 4，0.187 0）]

4.5 合成模糊綜合評價(jià)向量

環(huán)境要素評價(jià)向量：

[B1=w1·R1=（0.162 3，0.213 7，0.354 0，0.230 9，0.043 5）]

歸一化得：

[B1=（0.161 6，0.212 8，0.352 4，0.229 9，0.043 3）]

環(huán)境設(shè)施評價(jià)向量：

[B2=w2·R2=（0.088 5，0.141 5，0.326 1，0.329 0，0.114 9）]

歸一化得：

[B2=（0.088 5，0.141 5，0.326 1，0.329 0，0.114 9）]

環(huán)境管理評價(jià)向量：

[B3=w3·B3=（0.131 0，0.208 0，0.352 2，0.237 1，0.076 0）]

歸一化得：

[B3=（0.130 4，0.207 1，0.356 7，0.236 1，0.075 7）]

綜合評價(jià)向量：

[B=W?R=（BT1，BT2，BT3）=（0.128 1，0.187 1，0.344 8，0.265 1，0.076 7）]

歸一化得：

[B=（0.127 9，0.186 8，0.344 2，0.264 6，0.076 5）]

4.6 評價(jià)結(jié)果分析

采用貼近度法對評價(jià)結(jié)果定級，環(huán)境質(zhì)量的總體評價(jià)。利用非貼近度公式可得：

[N（B，D2）=N（B2，D2）=0.882 1]

[N（B，D3）=N（B3，D3）=0.909 6]

[N（B，D4）=N（B4，D4）=0.897 8]

[N（B，D5）=N（B5，D5）=0.870 9]

所以[B∈v3，]因此，該居住區(qū)的環(huán)境質(zhì)量屬于合格。同樣可得，環(huán)境要素屬于合格，環(huán)境設(shè)施屬于較差，環(huán)境管理屬于合格。所以該居住區(qū)的環(huán)境質(zhì)量還需要不斷的改善，環(huán)境設(shè)施需要加強(qiáng)建設(shè)。

5 總 結(jié)

（1） 采用層次分析法與專家組群體決策相結(jié)合確定指標(biāo)權(quán)重，不但避免個(gè)人原因造成權(quán)重分配不合理，而且對不同的專家賦予不同的權(quán)重，使得更專業(yè)、更權(quán)威的專家對結(jié)果影響更大。

（2） 通過貼近度法利用擇近原則對城市人居環(huán)境質(zhì)量等級進(jìn)行評定，在一定程度上大大改善了最大隸屬度原則帶來的評價(jià)誤差，使得評價(jià)結(jié)果更合理。

（3） 城市人居環(huán)境是一個(gè)動(dòng)態(tài)，復(fù)雜的系統(tǒng)，本文僅對城市人居環(huán)境選擇部分指標(biāo)進(jìn)行了一個(gè)綜合評價(jià)，根據(jù)不同的城市環(huán)境特點(diǎn)，隨著城市的發(fā)展變化，評價(jià)的指標(biāo)需要進(jìn)一步完善。

參考文獻(xiàn)

[1] 溫倩.池州市人居環(huán)境質(zhì)量評價(jià)與優(yōu)化研究[D].蕪湖：安徽師范大學(xué)，2007.

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[3] 李繼軍，潘亞.群體決策和AHP法結(jié)合確定指標(biāo)權(quán)重[J].基建優(yōu)化，2006，27（6）：27?29.

[4] 潘峰，付強(qiáng)，梁川.基于層次分析法的模糊綜合評價(jià)在水環(huán)境質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用[J].東北水利水電，2003，21（8）：21?22.

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[9] 張曉平.基于貼近度的模糊綜合評判結(jié)果的集化[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)：理學(xué)版，2004，39（4）：25?27.

4.4 確定指標(biāo)權(quán)重

4.4.1 一級指標(biāo)權(quán)重

應(yīng)用層次分析法，首先確定單一專家指標(biāo)權(quán)重，第[k]個(gè)專家確定的[i]指標(biāo)權(quán)重[wki=（wi1，wi2，wi3）]，并且經(jīng)過一致性檢驗(yàn)。然后確定專家權(quán)重[P]，本文視邀請的[n]位專家為等權(quán)，[Pi=1，（i∈m）]。確定指標(biāo)的組合權(quán)重，[wi=k=1mwki?pk]，最后歸一化可得一級指標(biāo)權(quán)重：

[W=（w1，w2，w3）=（0.378，0.337，0.285）]

4.4.2 二級指標(biāo)權(quán)重

同樣方式可以計(jì)算二級指標(biāo)的權(quán)重為：

[w1=（0.253 6，0.188 5，0.126 8，0.202 9，0.228 2）]

[w2=（0.243 9，0.195 1，0.195 1，0.195 1，0.170 8）]

[w3=（0.198 5，0.213 7，0.240 4，0.160 4，0.187 0）]

4.5 合成模糊綜合評價(jià)向量

環(huán)境要素評價(jià)向量：

[B1=w1·R1=（0.162 3，0.213 7，0.354 0，0.230 9，0.043 5）]

歸一化得：

[B1=（0.161 6，0.212 8，0.352 4，0.229 9，0.043 3）]

環(huán)境設(shè)施評價(jià)向量：

[B2=w2·R2=（0.088 5，0.141 5，0.326 1，0.329 0，0.114 9）]

歸一化得：

[B2=（0.088 5，0.141 5，0.326 1，0.329 0，0.114 9）]

環(huán)境管理評價(jià)向量：

[B3=w3·B3=（0.131 0，0.208 0，0.352 2，0.237 1，0.076 0）]

歸一化得：

[B3=（0.130 4，0.207 1，0.356 7，0.236 1，0.075 7）]

綜合評價(jià)向量：

[B=W?R=（BT1，BT2，BT3）=（0.128 1，0.187 1，0.344 8，0.265 1，0.076 7）]

歸一化得：

[B=（0.127 9，0.186 8，0.344 2，0.264 6，0.076 5）]

4.6 評價(jià)結(jié)果分析

采用貼近度法對評價(jià)結(jié)果定級，環(huán)境質(zhì)量的總體評價(jià)。利用非貼近度公式可得：

[N（B，D2）=N（B2，D2）=0.882 1]

[N（B，D3）=N（B3，D3）=0.909 6]

[N（B，D4）=N（B4，D4）=0.897 8]

[N（B，D5）=N（B5，D5）=0.870 9]

所以[B∈v3，]因此，該居住區(qū)的環(huán)境質(zhì)量屬于合格。同樣可得，環(huán)境要素屬于合格，環(huán)境設(shè)施屬于較差，環(huán)境管理屬于合格。所以該居住區(qū)的環(huán)境質(zhì)量還需要不斷的改善，環(huán)境設(shè)施需要加強(qiáng)建設(shè)。

5 總 結(jié)

（1） 采用層次分析法與專家組群體決策相結(jié)合確定指標(biāo)權(quán)重，不但避免個(gè)人原因造成權(quán)重分配不合理，而且對不同的專家賦予不同的權(quán)重，使得更專業(yè)、更權(quán)威的專家對結(jié)果影響更大。

（2） 通過貼近度法利用擇近原則對城市人居環(huán)境質(zhì)量等級進(jìn)行評定，在一定程度上大大改善了最大隸屬度原則帶來的評價(jià)誤差，使得評價(jià)結(jié)果更合理。

（3） 城市人居環(huán)境是一個(gè)動(dòng)態(tài)，復(fù)雜的系統(tǒng)，本文僅對城市人居環(huán)境選擇部分指標(biāo)進(jìn)行了一個(gè)綜合評價(jià)，根據(jù)不同的城市環(huán)境特點(diǎn)，隨著城市的發(fā)展變化，評價(jià)的指標(biāo)需要進(jìn)一步完善。

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[9] 張曉平.基于貼近度的模糊綜合評判結(jié)果的集化[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)：理學(xué)版，2004，39（4）：25?27.