针对一类监测数据完备但指标权重信息模糊或未知的复杂对象质量评价难题,以环境空气质量评价为研究背景,提出了一种基于云建模和云-最优最劣法的等级评价新方法.该方法提出基于数据驱动的等级标准云建模方法,引入单指标污染指数概念,构建基于监测数据的污染超限程度状态云模型.进一步根据污染超限程度云指标的相对重要程度进行建模,确定最优、最劣比较向量.最后,利用改进的云-最优最劣方法求解,得到指标的最优权重分配.以山东省某城市空气质量评价为例进行实证研究和对比实验.结果表明,该方法在环境空气质量评价领域表现出良好的可行性和有效性,也为其它复杂对象的质量评价提供了新的思路和参考.
