基于投影寻踪的滨海盐碱地改良综合效应评价

为综合评价滨海盐碱地改良综合效应,从经济效益、土壤质量、生态环境3个方面建立滨海盐碱地暗管改碱效应评价指标体系。应用基于粒子群算法的投影寻踪方法,建立滨海盐碱地暗管改碱效应等级评价模型,详细介绍了该模型的构建过程。利用该模型将暗管改碱效应等级的多维分级指标综合成一维投影值,根据投影值与评价等级经验值的函数关系可对暗管改碱样本集进行合理分级,采用粒子群算法直接优化投影寻踪的投影函数和投影方向,由最佳投影方向计算评价样本所属等级。在江苏滨海盐碱地暗管改碱效应评价中的应用表明,直接由样本数据驱动的投影寻踪等级评价模型对样本的综合效应等级评价合理,模型精度较高,平均相对误差为6.3%。     

辽宁省水资源系统脆弱性分析

文章在详细分析了投影寻踪、大样本数据、差值型曲线、粒子群算法等理论的基础上,从水资源复杂系统的角度建立了脆弱性评价指标体系,结合DPSIR框架体系建立了粒子群投影寻踪插值评价模型,然后以辽宁省为例,对该区域的水资源脆弱性利用模型进行了客观、全面的评价。结果显示:影响辽宁省水资源系统脆弱性的主要因素为基础条件薄弱和环境污染,并且短期内难以改变其资源型缺水现状。     

基于最优觅食算法-投影寻踪-云模型的最严格水资源管理评价

为全面衡量最严格水资源管理评价过程中的随机性与模糊性,将正态云模型引入最严格水资源管理评价,建立最优觅食算法-投影寻踪-正态云评价模型,以云南省16个州市最严格水资源管理评价为例进行研究。选取当前最严格水资源管理考核中万元GDP用水量等6大指标构建评价指标体系和分级标准,采用云模型正向发生器计算最严格水资源管理分级评价指标的隶属度,利用最优觅食算法-投影寻踪方法给出各指标权重,并与传统粒子群算法、人工蜂群算法和差分进化算法优化结果进行比较。根据隶属度矩阵和权重矩阵给出最严格水资源管理评价分级的确定度并进行评价。结果表明:最优觅食算法寻优精度高于传统粒子群等3种算法。昆明市、曲靖市最严格水资源管理评价为优秀,保山市、红河州、德宏州评价为合格,其余11个州市评价为良好。最优觅食算法-投影寻踪-正态云评价模型兼具模糊性和随机性,既能反映最严格水资源管理评价分级的定性概念,又可反映隶属程度的不确定性,具有较好的应用推广价值。     

基于PSO-PPE模型的松花江水质评价研究

松花江水环境质量对于维护东北地区正常的生产生活状态具有重要的作用。为此,以松花江哈尔滨站2012年1-10月数据为例,选取具有代表性的10个指标作为水质评价因子,构建基于粒子群算法优化的松花江水质评价投影寻踪模型。结果表明,松花江哈尔滨站2012年1-10月的水质等级普遍较差,除4月和10月为Ⅲ类水质以外,其余均为Ⅳ类水质。研究成果可为松花江流域相关水管理部门制定污染防治策略提供参考依据。     

基于DPSIR概念模型的水资源系统脆弱性分析

从水资源复杂系统角度结合DPSIR概念模型,构建了水资源系统脆弱性评价指标体系。利用大样本数据、投影寻踪、粒子群算法、插值型曲线,建立了基于粒子群投影寻踪插值的水资源系统脆弱性评价模型。结合河北省南水北调受水区水资源系统的实例,从驱动力-压力-状态-影响-响应等5个方面计算分析了该系统的脆弱性。结果表明,以资源型缺水为主导的水资源基础条件薄弱已成为受水区水资源系统脆弱性的制约因素,且在未来很长一段时间内难以改变。     

基于投影寻踪的湖泊富营养化程度评价模型

针对湖泊富营养化评价指标的不相容性以及现有方法对等级的分辨率较粗略等问题,基于我国湖泊富营养化评价标准构建了投影指标函数,引入粒子群算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,应用最佳投影方向计算投影值,从而建立了评价湖泊富营养化等级的投影寻踪模型。同时引入混沌变量解决了采用随机生成样本系列的方法确定分段函数端点值存在的困难。实例应用结果表明,基于混沌映射的投影寻踪评价模型以投影值为单指标,采用分段函数的模型形式解决了湖泊富营养化的多指标综合评价问题,且该模型对湖泊富营养化等级的分辨率较高。     

差分进化算法-投影寻踪模型在水质综合评价中的应用

针对投影寻踪(PP)模型在实际应用中最佳投影方向a难以确定的不足,利用差分进化算法(DE)搜寻PP模型最佳投影方向,提出DE-PP水质综合评价模型,以云南省滇池流域4个监测断面2003—2013年水质评价为例进行实例研究,选取对水体影响较大的氨氮等5项水质评价因子,利用各指标标准阈值z构造水质综合评价分级标准。结果表明:DE-PP模型评价结果客观、合理,能够有效应用于水质综合评价。     

鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型

利用15个复杂函数对鸡群优化算法进行仿真验证,并同狼群算法、粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行对比。利用鸡群优化算法搜寻投影寻踪模型最佳投影方向,建立鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型。以文山州1990—2013年洪旱灾害评估为例,分别选取受灾人口等5个洪灾评估指标及农作物受灾面积等4个旱灾评估指标,利用洪旱灾害投影系列均值及标准差构造洪旱灾害评估分级标准对实例进行评估。结果表明:鸡群优化算法具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力。将该算法用于投影寻踪模型最佳投影方向的选取,可有效提高评估精度,避免最佳投影方向寻优结果变化范围过大的缺陷。     

南票区高标准农田水利建设综合成效评估

文章采用统计资料、图件和访谈数据构建综合成效评估体系,运用粒子群优化算法的投影寻踪模型评估样区高标准农田水利基本建设综合成效。     

基于投影寻踪的模糊模式识别模型在水质评价中的应用

基于投影寻踪方法,结合陈守煜教授提出的多目标模糊模式识别模型,构造了基于投影寻踪的模糊模式识别模型.该方法利用投影寻踪法确定样本指标的权重,有效克服了评价指标权重因人而异的随机性,使评价指标权重保持相对稳定.最后应用此模型结合济南市某水库水质分析实例,为水质评价的智能化、实时化提供了可能性.     

利用组合模型评价云南省水资源利用效率

利用雷达图分析法将样本数据进行处理转化成雷达图,以雷达图面积作为特征量建立云模型;采用粒子群优化算法寻求最优值作为投影方向,再计算出样本的最佳投影值,然后通过投影寻踪将多维指标数据转化为简单一维数据,由此建立一种基于云模型和投影寻踪模型的组合评价模型。用组合评价模型对云南省2006—2012年的水资源利用效率进行了综合评价,结果表明,2012年水资源利用效率最高,并且水资源可持续利用度高的年份其万元GDP用水量和工农业万元产值用水量少,污水再生利用率高,COD排放量少。     

辽宁省水资源短缺风险评价

通过分析投影寻踪模型、足球联赛竞争算法以及云模型基本原理建立了综合评判模型,进而深入探讨辽宁省各区域水资源短缺风险水平。研究表明:相对于差分进化、布谷鸟搜索以及粒子群算法足球联赛竞争算法具有更好的寻优精度,评价模型具有随机性与模糊性特征,能够较好的反映短缺风险各指标的不确定性隶属程度。     

基于随机森林-投影寻踪法的生物滞留系统多目标评价方法

生物滞留系统性能受植物和介质土的影响显著,且各性能指标具有多样性和不相容性,而传统评价方法具有较强的主观性易导致评价结果出错。采用随机森林模型对原始数据进行特征筛选以降低数据维度,构建投影寻踪模型对不同植物和土壤的水力渗透性能和污染物去除性能进行多目标评价,并利用高鲁棒性的遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）进行模型求解。植物评价结果表明,风车草为生物滞留系统的最佳植物,且评价结果与层次分析模型和BP神经网络模型方法相似;介质土评价结果表明,RST2（9.8%壤砂土+88.2%细砂+2%蛭石）为生物滞留系统的最佳介质土配置方案,且评价结果与传统投影寻踪法相似。研究结果证实了随机森林-投影寻踪（RF-PP）模型适用于生物滞留系统多目标评价。     

基于SSO-PP模型的滇池流域水质综合评价

针对投影寻踪(PP)模型在实际应用中最佳投影方向a难以确定的不足,利用一种新型群体智能仿生算法——群居蜘蛛优化算法(SSO)搜寻PP模型最佳投影方向a,提出SSO-PP水质综合评价模型。以云南省滇池流域4个监测断面2003—2013年水质评价为例进行实例研究,选取对水体影响较大的氨氮等5项水质评价因子,利用各指标标准阈值z构造水质综合评价分级标准。结果表明①SSO-PP模型水质评价结果与单因子法评价结果基本相同,但对于断面1^#,2^#,4^#,部分年度水质的评价结果要优于单因子法评价结果1～2级。通过Kendall统计量检验,断面3^#—4^#水质改善趋势相对明显。②SSO-PP模型评价结果客观、合理,能够有效应用于水质综合评价。     

AGPSO-MEPP模型在云南省水安全动态评价中的应用

从生命安全、经济安全、社会安全和生态安全4个方面选取20个指标构建区域水安全动态评价指标体系和分级标准。利用自治粒子群优化(AGPSO)算法寻优最大熵投影寻踪(MEPP)技术最佳投影方向,提出AGPSOMEPP水安全评价模型,并分别构建加速粒子群优化(APSO)算法、惯性权重线性递减粒子群优化(LDWPSO)算法和基本粒子群优化(PSO)算法-MEPP模型作对比模型对云南省2006-2015年及2020年水安全进行评价。结果表明:AGPSO寻优MEPP目标函数获得的最优值、最差值、平均值和标准差均优于APSO、LDWPSO和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力;AGPSO-MEPP模型对云南省2006-2013年水安全评价为"不安全",2014-2015年评价为"基本安全",2020年评价为"安全"。2006-2015年的10年间云南省水安全随时间呈提升趋势,且提升趋势显著;AGPSO-MEPP模型对云南省水安全评价结果与APSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与LDWPSO-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。其中,与PSO-MEPP模型的评价及排序结果差异最为显著,表明算法的极值寻优能力决定着评价精度的高低。     

基于粒子群投影寻踪插值法的辽宁省水资源系统脆弱性评价

本文结合DPSIR理论从水资源复杂系统的角度构建了水资源系统脆弱性评价指标体系,然后利用差值型曲线、粒子群算法、投影寻踪以及大样本数据构建评价模型;并以辽宁省为例利用模型分别从系统驱动力、外在压力、脆弱性状态、系统影响以及响应程度等方面评价了其脆弱性。研究表明:水资源基础条件薄弱已成为制约区域水资源系统脆弱性的关键性因素,并且资源型缺水在未来一段时间较难发生改变。     

基于投影寻踪动态聚类法的水库水质评价模型

水质评价是水库水资源管理与决策的重要前提。为此,引入动态聚类的思想,将投影寻踪方法与动态聚类方法进行耦合,提出了投影寻踪动态聚类方法;基于对样本的各影响指标的线性投影和动态聚类方法寻找到的最佳投影方向,建立了相应的水库水质评价模型。实例应用结果表明,该模型与传统模型相比,具有根据决策者对某个(些)指标的偏好进行分类、无需给定人为参数以及方便客观的优点,有较好的应用前景。     

南宁市内河水质的投影寻踪回归分析

针对目前我国城市内河普遍遭到污染的问题,在分析影响内河水质因素的基础上,选取BOD5(5日生化需氧量)、CODcr(化学需氧量)、石油类、挥发酚、NH3-N(氨氮)、总磷等6个主要因素作为评价因子,建立了城市内河水质评价的投影寻踪分析模型。采用模拟退火算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于南宁市10条内河水质的评价与排序中。研究表明:用投影寻踪回归分析法进行水质评价,避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信、方法简单,具有计算效率高、收敛速度快、受初始条件约束少等优点,为我国城市内河水质的评价提供了新途径。     

基于微粒群算法优化的投影寻踪灌区综合评价

通过对黑龙江农垦总局下属的6个灌区的各项功能参数指标资料的收集与整理,应用基于高维降维技术的投影寻踪分类模型(PPC),并采用微粒群算法(PSO)对投影寻踪模型投影方向进行优化求解,根据计算得出投影函数值的大小对各灌区运行状况进行评价,为灌区节水改造提供有价值的参考依据。     

基于Free Search的投影寻踪模型的全国主要流域重点断面水质评价

为更好评价全国主要流域重点断面的水质等级,文章构建了基于自由搜索(Free Search,FS)的投影寻踪(Projection Pursuit,PP)模型PPFS。根据《地表水环境质量标准GB3838-2002》,在等级区间内随机产生水质指标的样本值,并对样本值进行标准化处理;依据投影寻踪原理,构建了能够携带原评估指标系统变异信息的投影指标函数;引入FS算法,对投影指标函数进行优化并得到最佳投影方向;根据投影值与水质等级的关系建立水质评价模型。并利用中国环境监测总站2018年第52周的水质监测数据对PPFS模型的水质评价结果进行了验证。结果表明,在143个断面中,有63个断面的水质等级的计算值与单因子评价值相同,80个断面的水质等级的计算值与单因子评价值不同。与单因子评价结果相比,PPFS模型对水质的评价结果更客观。