一种新的度量可持续发展的方法摘要：为了评价国家的可持续发展情况，我们从3个方面进行度量：压力、状态、响应。首先，利用模糊层次分析模型（F-AHP）来决定关于可持续发展指数每一个指标的权重。然后，建立蒙特卡洛模型利用随机数模拟技术，根据层次分析中产生的判断矩阵计算权重，消除主观性。再利用多线性加权法来获得可持续发展指数。为了制定计划并将计划量化，需要定义正向、逆向指标和极限矩阵。结合极限矩阵与PSR模型。为预测计划后的20年的发展，构建了灰色预测模型。每一次预测时，若预测值的增加（减少）比例超出极限矩阵中的变化范围，则将比例修正为极限变化比例，调整预测值，将本次预测值带入下一次预测使可持续发展指数得以合理的增长关键词：模糊层次分析；可持续发展指数；SPR模型：TP3文献标识码：A：1009-3044（2015）09-0224-021问题假设通过简化模型提出以下假设：1）被忽略掉的SPR因素对结果不造成影响。2）我们采集的数据是已经量化的，足够且精准。2模型建立2.1模糊层次分析1）确定模糊判断矩阵的符号矩阵构造模糊判断矩阵A=（aij）o2）计算特征值和特征向量3）一致性检验我们还需要对模型进行一致性检验，一致性检验指标公式：其中n表示的是矩阵的阶数（维数）一致性比率表达：4）数据预处理我们对原始数据采用极值标准化法进行标准化处理，统一数据的单位和量纲。数据经过处理后，各指标的得分均为区间（0，1）内的数。计算公式如下：5）多目标线性加权法我们对处理后的数据采用多目标线性加权法，计算国家的可持续发展建设综合指数。其公式为：2.2评价一个国家的可持续发展程度1）每相邻两年指标数据之间的变化率每两年指标数据之间的变化可能是增加的也可能是减少的，计算公式如下：2）正向指标和逆向指标2.3建立灰色迭代预测模型为了得到20年后的预测数据，我们需要阿富汗前10年（2001-2010年）的单个指标的数据来构建原始时间序列：2）确定模型参数，建立预测模型其中在确定模型参数和的值后，便可建立迭代预测模型，求出第t+1年的时间序列，即累加序列，计算公式如下：3）还原数据及预测数据将累加生成序列进行累减还原，得到预测数据:不断重复上述步骤，直到求出第20年的预测值为在每一次迭代的同时，极限矩阵修正预测值，修正方法如下，根据不同情况选择不同的公式：不断重复上述步骤，直到迭代停止为止。得到第20年的预测时间序列后，根据多目标线性加权法，计算得到第20年阿富汗的可持续发展指数的预测值，计算公式为：最后，预测得到的20后阿富汗的可持续发展指数为：3模型评价优点：1）选取了较为合适的PSR模型评价可持续发展，具有国际通用性。2）建立了MC-AHP模型，利用蒙特卡洛模型修正AHP的主观性，使PSR模型权重的计算更为精确科学。3）创新性的提出极限矩阵，将计划数据化，并辅以指标影响因素对计划进行描述，提高计划的可实现性与科学性。4）将极限矩阵与灰色模型相结合，构建了迭代灰色预测模型，经过反复迭代修正，得到贴合实际的最大预测值。缺点：1）PSR模型指标体系的构建稳定性较差，因为考虑到数据的可获取性与完整性，进行了多次调整。2）极限矩阵的构建过程中，没有考虑指标之间的关系而引起的整体性变化。参考文献：[1]邓玲，张文博.基于PSR模型的西部地区可持续发展评价U].宁夏社会科学，2012（5）：33-38.[2]刘杨.基于SG-MA-ISPA模型的区域可持续发展评价研宄[D].重庆大学，2012.[3]林道辉，杨坤，周荣美，朱利中，沈学优.可持续发展的定量评价与限制因子分析[j].浙江大学学报(理学版)，2001(1)：76-81.[4]尹伯悦.城市可持续发展评价指标体系的研究与应用[D].北京科技大学，2003.[5]荆平，贾海峰，许碧霞.城市可持续发展的趋势预测及预警方法研宄P].重庆建筑大学学报，2008(2)：116-120.