基于磷虾觅食算法-最大熵投影寻踪模型的区域水安全评价

从总量红线、效率红线、纳污红线3个方面遴选12个指标构建最严格水资源管理约束下的区域水安全评价指标体系和分级标准。提出磷虾觅食算法(KH)-最大熵投影寻踪(MEPP)水安全评价模型,并构建人工蜂群(ABC)算法、文化算法(CA)和粒子群优化(PSO)算法-MEPP评价模型作对比,以云南省所辖16个行政分区水安全评价为例进行实例研究。结果表明:KH算法寻优精度优于ABC、CA和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。KH-MEPP模型对迪庆州、德宏州、怒江州和西双版纳州水安全评价为"安全";丽江市评价为"不安全";其余行政分区评价为"基本安全"。KH-MEPP模型对云南省16个行政分区评价结果与PSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与CA-MEPP、ABC-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。     

基于WCA-MEPP模型的云南省水资源利用效率动态评价

以云南省2006-2015年及2020年水资源利用效率评价为例,从综合、工业、农业、生活和生态5个方面遴选15个指标构建水资源利用效率评价指标体系和分级标准,基于最大熵投影寻踪(MEPP)技术进行区域水资源利用效率动态评价。采用在指标分级标准阈值间随机生成样本的方法构造MEPP目标函数,利用水循环算法(WCA)优化MEPP最佳投影方向,建立WCA-MEPP水资源利用效率评价模型,并分别构建生物地理优化(BBO)算法、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法-MEPP水资源利用效率评价模型作对比模型。结果表明:(1)WCA寻优MEPP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均优于BBO、DE和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。(2)WCA-MEPP模型对云南省2006-2007年水资源利用效率评价为"较低水平",2008-2015年评价为"中等水平",2020年评价为"较高水平"。2006-2015年间云南省水资源利用效率随时间呈提升趋势,且提升趋势显著。(3)WCA-MEPP模型对云南省水资源利用效率评价结果与BBO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与DE-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。     

基于最大熵投影寻踪模型的云南省近10 a水资源承载力评价

为对云南省2006—2015年水资源承载力进行评价,从水资源、经济社会和生态系统3个方面提出水资源承载力评价指标体系和分级标准,并基于最大熵投影寻踪(MEPP)技术进行区域水资源承载力评价。采用在指标分级标准阈值间随机生成样本的方法构造MEPP目标函数,利用混合蛙跳算法(SFLA)优化MEPP最佳投影方向,提出SFLA-MEPP水资源承载力评价模型,并构建生物地理优化(BBO)算法-MEPP、和声搜索(HS)算法-MEPP和粒子群优化(PSO)算法-MEPP水资源承载力评价模型作对比模型。结果表明SFLA寻优MEPP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均优于BBO、HS和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力;SFLA-MEPP模型对云南省2006—2007年、2011—2012年水资源承载力评价为“基本可承载”,其他年份评价为“可承载”;2006—2015年间云南省水资源承载力随时间呈提升趋势,但提升趋势不显著;SFLA-MEPP模型对云南省水资源承载力评价结果与BBO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与HS-MEPP,PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。     

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。     

基于新型蝙蝠算法-投影寻踪模型的文山州水量分配方法

基于公平和效率原则,构建文山州水量分配指标体系和水量分配投影寻踪(PP)模型。针对PP模型最佳投影方向难以确定的不足,利用新型蝙蝠算法(NBA)搜寻PP模型最佳投影方向,构建NBA-PP水量分配模型对文山州8县(市)水量进行分配。通过5个典型测试函数对NBA算法进行仿真验证,仿真结果与基本蝙蝠算法(BA)、人工蜂群算法(ABC)、布谷鸟搜索(CS)算法和差分进化算法(DE)进行对比。结果表明:通过引入生境选择策略及自适应补偿回声多普勒效应机制的NBA算法能有效平衡全局搜索和局部开发能力,寻优效果优于DE、CS、ABC和BA算法,具有较快的收敛速度、较高的寻优精度和较好的收敛稳定性与收敛可靠性;NBA-PP模型水量分配结果较目前分类权重法分配结果更科学、客观。     

基于改进PSO-PP模型的区域水资源利用效率评价

针对基本粒子群算法(PSO)早熟收敛、易陷入局部极值以及投影寻踪(PP)模型最佳投影方向难以选取的不足,利用改进的PSO(IPSO)算法优化PP模型最佳投影方向,提出了IPSO-PP水资源利用效率评价模型。从"三生"用水指标中选取15个指标构建区域水资源利用效率评价指标体系,以云南省16个州市水资源利用效率评价为例进行实例研究,并构建PSO-PP模型、差分进化(DE)算法-PP模型及和声搜索(HS)算法-PP模型作对比分析模型。结果表明,IPSO算法优化PP模型获得的适应度值和最佳投影方向均优于PSO、DE和HS算法,具有较好的求解精度和全局极值能力。IPSO-PP模型对实例的评价排序结果与DEPP模型相同,与HS-PP模型评价排序结果略有差异,与PSO-PP模型评价排序结果差异较大,表明智能算法寻优能力的强弱决定了评价精度的高低。模型及实例验证结果可为PP模型优化及其他水资源系统类综合评价提供参考和借鉴。     

基于WDO-PP模型的区域水资源系统与经济社会生态系统协调度评价

以云南省16个州市为例进行实例研究,提出风力驱动优化(WDO)算法-投影寻踪(PP)水资源系统与经济社会生态系统协调度评价模型,构建布谷鸟搜索(CS)算法、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法优化的PP模型作对比,进行水资源系统与经济社会生态系统协调度评价。从水资源、经济、社会和生态系统遴选20个指标构建区域水资源系统与经济社会生态系统协调度评价指标体系,并基于指标系列均值及标准差构造"绝对协调"~"极不协调"6个等级的水资源系统与经济社会生态系统协调度评价标准,应用WDO-PP、CS-PP、DE-PP和PSO-PP模型对实例协调度进行评价及分析。结果表明:DWO算法优化PP模型获得的适应度值和最佳投影方向均优于CS、DE和PSO算法,具有较好的求解精度和全局极值能力。WDO-PP模型对昆明、玉溪两市以及怒江、德宏、西双版纳、迪庆4州的水资源系统与经济社会生态系统协调度评价为"协调",其余州市协调度评价为"基本协调"。WDO-PP模型对实例的评价结果与CS-PP、DE-PP模型相同,但在排序上存在差异;与PSO-PP模型的评价结果及排序上均存在差异,表明智能算法极值寻优能力的强弱决定了评价精度的高低。     

云南省水安全区域类型识别TSA-PP模型及应用

为科学识别云南省16个州市的水安全区域类型,提出了树-种算法(TSA)-投影寻踪(PP)识别模型。选取了4个典型测试函数对TSA进行仿真验证,并将验证结果与人工蜂群(ABC)算法、布谷鸟搜索(CS)算法等6种算法的仿真结果进行了对比。以云南省为研究对象从水资源条件、经济社会条件和水环境条件中遴选出了27个指标构建区域水安全类型识别指标体系和分级标准,在各分级标准阈值间采用随机内插的方法生成样本;同时,构建了基于水资源、经济社会和水环境条件的投影指标函数,并分别采用TSA搜索最优投影向量,计算云南省内各州市的综合投影值以及各分级标准阈值的投影值,然后利用分级标准阈值投影值对各行政区的水安全区域类型进行识别。结果表明:TSA寻优精度优于ABC、CS等6种算法,具有较好的收敛精度、极值寻优能力和收敛稳健性能。TSA-PP模型对云南省各州市的水安全类型识别结果为:昆明市、玉溪市为"中度缺水-较发达-中等"型;楚雄州、大理州为"严重缺水-中度发达-较差"型;西双版纳、迪庆州为"中度缺水-中度发达-中等"型;丽江市为"严重缺水-中度发达-中等"型;德宏州为"轻度缺水-中度发达-中等"型;怒江州为"轻度缺水-中度发达-较差"型;其他州市被识别为"中度缺水-中度发达-较差"型。     

改进蝙蝠算法-投影寻踪湖泊健康评价模型及应用

提出湖泊健康评价指标体系和分级标准,构建基于投影寻踪(PP)模型的湖泊健康评价模型,以云南省抚仙湖和星云湖健康评价为例进行实例研究。首先,利用层次分析法(AHP)从水文完整性、物理结构完整性、化学完整性、生物完整性和服务功能完整性5个方面遴选出12个指标,构建3个层次的湖泊健康评价指标体系和5个等级的分级标准;其次,针对PP模型在实际应用中最佳投影方向难以确定以及基本蝙蝠算法(BA)存在早熟收敛等不足,提出一种基于Lévy飞行策略改进的蝙蝠算法(LBA),通过10个复杂测试函数对该算法进行仿真验证,并与基本BA和粒子群优化(PSO)算法进行对比。最后,利用LBA算法搜寻PP模型最佳投影方向,提出LBA-PP湖泊健康评价模型,并对实例进行评价分析。结果表明:1LBA算法具有较好的收敛精度和全局寻优能力,将LBA算法用于PP模型最佳投影方向的选取,可有效提高PP模型评价精度;2LBA-PP模型对抚仙湖2011—2012年3次调查的评价结果均为"健康",对星云湖2012年2次调查的评价结果均为"亚健康"。     

基于LBA-PP模型的年径流丰枯分类

针对年径流丰枯特性同时取决于径流本身大小和年内时程分配的特点,利用一种基于Lévy飞行策略改进的蝙蝠算法(Lévy Bat Algorithm,LBA)搜索投影寻踪模型(Projection Pursuit,PP)最佳投影方向a,提出LBA-PP年径流丰枯分类模型,并构建粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法-PP模型,与LBA-PP年径流丰枯分类模型对比,以云南省西洋站为例进行实例研究。结果表明LBA算法寻优能力优于PSO算法,具有较高的收敛精度、较好的稳健性能和全局寻优能力。利用LBA算法寻优PP模型最佳投影方向a,不但提高了PP模型的分类精度,而且为PP模型最佳投影方向的选取提供了新的途径和方法。LBA-PP模型同时考虑了年径流大小及年内时程分配信息,其分类结果较常规方法更科学、客观。     

正弦余弦算法-投影寻踪水污染物总量分配模型

基于水资源禀赋条件、效率原则和尊重现状的原则,构建水污染物总量分配指标体系和水污染物分配投影寻踪(PP)模型。针对PP模型最佳投影方向难以确定的不足,利用正弦余弦算法(SCA)搜寻PP模型最佳投影方向,构建SCA-PP模型对云南省文山州壮族苗族自治州8县(市)水污染物控制总量进行分配。并通过6个典型测试函数对SCA算法进行仿真验证,仿真结果与蚁群优化(ACO)算法、模拟退火算法(SA)、文化算法(CA)、布谷鸟搜索(CS)算法和人工蜂群(ABC)算法进行对比。结果表明:(1)SCA算法寻优效果明显优于ACO、SA、CA、CS和ABC算法,具有模型简单、调节参数少、收敛速度快、寻优精度高、全局寻优能力强以及收敛稳定性与收敛可靠性好等特点。(2)SCA-PP模型水污染物控制总量分配结果符合区域经济社会发展和水污物染削减客观要求。模型及方法具有一定的可操作性和有效性,可为水污染物分配提供新的途径和方法。     

SSO-BP模型在水资源可再生能力评价中的应用

为评价区域水资源可再生能力,提出了水资源可再生能力评价指标体系和分级标准,构建了基于BP神经网络的评价模型,并以云南省文山州水资源可再生能力评价为例进行实例研究。首先,遴选出单位面积水资源量等10个指标,构建水资源可再生能力评价指标体系和分级标准;其次,针对BP神经网络初始权值和阈值难以确定的不足,利用一种全新的仿生群体智能算法--群居蜘蛛优化（SSO）算法优化BP神经网络初始参数,提出了SSO-BP评价模型,并通过6个高维复杂函数对SSO算法进行验证,且与粒子群优化（PSO）算法进行对比;最后,利用SSO-BP模型对实例进行水资源可再生能力评价。结果表明：① SSO算法具有较好的收敛精度和全局寻优能力,可有效提高BP神经网络模型的预测精度和泛化能力。② 文山州各评价区域2014年水资源可再生能力处于最强与中等之间,符合区域现状。     

SFLA-PP模型在区域水资源利用效率综合评价中的应用

为验证混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)-投影寻踪(Projection Pursuit,PP)模型应用于区域水资源利用效率综合评价中的有效性和可行性。从综合、工业、农业、生活和生态环境5个方面遴选15个指标构建区域水资源利用效率评价指标体系,利用SFLA算法优化PP模型最佳投影方向,提出SFLA-PP水资源利用效率评价模型,与构建的入侵杂草优化(Invasive Weed Optimization,IWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法优化的PP模型作对比,并基于各模型投影系列均值及标准差σ构造4个等级的水资源利用效率评价标准,以文山州8县市水资源利用效率评价为例进行实例研究。结果表明:SFLA算法优化PP模型获得的适应度值为715.800 2,均优于IWO,PSO和CS算法PP模型,具有较好的求解精度和极值寻优能力;SFLA-PP模型对文山市、砚山县水资源利用效率评价为“高水平”,对麻栗坡县评价为“低水平”,其余5县评价为“中等水平”,全州水资源利用效率综合评价为“较高水平”;SFLA-PP模型对实例评价及排序结果与IWO-PP模型相同;与PSO-PP模型、CS-PP模型在评价结果及排序上均存在差异。实例验证了4种智能算法PP模型的求解精度对区域水资源利用效率的评价结果起到关键作用。     

文山州水资源优化配置与承载能力计算分析

以文山州可预见期内水资源可利用量和可开发量为上限,以经济效益、社会效益和粮食安全最大化为目标,水资源利用量约束为准则,建立基于多目标水资源优化配置及承载能力计算模型。结果表明：①在可预见期水资源可利用量约束下,麻栗坡县和富宁县水资源承载能力最大,临界可承载年分别为2075年和2040年;砚山县和文山县水资源承载能力最小,临界可承载年分别为2015年和2025年。②在水资源可开发利用量约束下,麻栗坡县、富宁县和西畴县水资源承载能力最大,临界可承载年分别为2160年、2063年和2061年;砚山县和文山县水资源承载能力最小,临界可承载年分别为2024年和2040年。③在现有用水技术、生活和生产水平下,水资源优化配置与承载能力优化计算结果基本符合区域经济社会发展的趋势和规模。     

河池市水资源安全综合评价

根据河池市水资源现状,先构建水资源安全综合评价指标体系,再运用层次分析法定量计算确定各层指标权重,采用率定方程确定各指标的安全度,应用综合指数法对河池市水资源状况进行了综合安全评价。研究表明,2005-2010年河池市水资源系统总体上处于安全状态．但仍有很多指标不安全,甚至为严重不安全。为保证社会经济和环境各方面协调发展．对河池市水资源安全保障提出了一些建议。