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A fuzzy set-based approach to data reconciliation in material flow modeling

机译：物料流建模中基于模糊集的数据协调方法

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Material flow analysis is used to quantify the material turnover of a defined system, relying on data about flows and stocks from different sources with varying quality. In this study, the belief that the available data are representative for the value of interest is expressed via fuzzy sets, specifying the possible range of values of the data. A possibilistic framework for data reconciliation in MFA was developed and applied to a case study on wood flows in Austria. The framework consists of a data characterisation and a reconciliation step. Membership functions are defined based on the collected data and data quality assessment. Possible ranges and consistency levels (quantifying the agreement between input data and balance constraints) are determined. The framework allows problematic data and model weaknesses to be identified and can be used to illustrate the trade-off between confidence in the data and the consistency levels of resulting material flows.
机译：物料流分析用于量化定义的系统的物料周转，它依赖于来自质量不同的不同来源的流量和库存的数据。在这项研究中，通过模糊集表达了可用数据代表感兴趣值的信念，并指定了数据值的可能范围。开发了MFA中数据协调的可能框架，并将其应用于奥地利木材流动的案例研究。该框架包括数据表征和协调步骤。根据收集的数据和数据质量评估定义成员资格功能。确定可能的范围和一致性级别（量化输入数据和平衡约束之间的一致性）。该框架可以识别有问题的数据和模型弱点，并可以用来说明对数据的信心与所产生的物料流的一致性水平之间的权衡。

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