静电放电算法-投影寻踪融合模型及其在水质综合评价中的应用

为拓展智能算法与投影寻踪(PP)融合模型在水质综合评价中应用,介绍一种新型群体智能算法——静电放电算法(ESDA),选取6个典型测试函数对ESDA进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法和鲸鱼优化算法(WOA)的仿真结果进行对比。构建ESDA-PP评价模型,以文山州盘龙河干流4个断面2015-2017年共30个月水功能区水质综合评价为例进行实例研究。结果表明:ESDA寻优精度远优于TLBO、GWO、WOA,具有出色的寻优精度和全局搜索能力。ESDA-PP模型对实例天生桥、灰土寨、花桥和天保大桥断面水质综合评价达标率分别为93. 3%、83. 3%、83. 3%和100%,能满足或基本满足水功能区水质保护目标要求。天生桥、灰土寨、花桥断面枯水期水质总体上优于丰水期,面源污染是主导因素;天保大桥断面丰水期水质总体上优于枯水期,点源污染是主导因素。