GSA-PP模型在区域水资源承载力评价中的应用

为研究引力搜索算法(GSA)-投影寻踪(PP)模型应用于区域水资源承载力评价中的有效性和可行性。从水资源系统、经济社会系统和水环境系统遴选14个指标构建区域水资源承载力评价指标体系及分级标准,利用GSA算法优化PP模型最佳投影方向,提出GSA-PP水资源承载力评价模型,并构建粒子群优化(PSO)算法、差分进化(DE)算法和布谷鸟搜索(CS)算法优化的PP模型作对比,以文山州8县市水资源承载力评价为例进行实例研究。结果表明:GSA算法连续10次优化PP模型获得的适应度值均为1147.9363,均优于PSO、DE和HS算法,具有较高的求解精度和稳定性能。GSA-PP模型对麻栗坡县、马关县和文山市的评价结果为"可承载",对其余5县的评价结果为"基本可承载"。GSA-PP模型对实例评价及排序结果与DE-PP模型相同;与PSO-PP、CS-PP模型评价结果相同,但在排序上存在差异。实例验证了智能算法求解精度的高低决定着评价效果的优劣。     

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。     

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。     

ICA-PP模型在水库补偿效益方案优选中的应用

为研究帝国竞争算法(ICA)-投影寻踪(PP)模型应用于水库补偿效益方案优选中的可行性和有效性,以黄河干流梯级水库补偿效益方案优选为例,提出ICA-PP方案优选模型,并构建DE(差分进化算法)-PP、PSO(粒子群优化算法)-PP和SA(模拟退火算法)-PP模型作为对比模型。实例验证表明,ICA-PP、DE-PP、PSO-PP、SA-PP 4种模型实例方案优选结果相同,但ICA-PP模型获得的适应度值和最佳投影方向均优于其他3种算法,为水库补偿效益方案优选提供了新的途径和方法。     

NBA-MEPP模型在区域水资源安全评价中的应用

利用新型蝙蝠算法(NBA)优化最大熵投影寻踪(MEPP)模型的最佳投影方向,提出NBA-MEPP水资源安全评价模型,并构建了蝙蝠算法(BA)-MEPP、人工蜂群(ABC)算法-MEPP和粒子群优化(PSO)算法-MEPP作为对比模型;从水资源禀赋、水量安全、效率安全以及水质安全4个方面提出了水资源安全评价指标体系和分级标准,并以云南省16个州市的水资源安全评价为例进行实例研究。研究结果表明,NBA算法寻优MEPP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均要优于BA、ABC和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。NBA-MEPP模型对德宏州的水资源安全评价为"安全",对丽江市的评价为"临界安全",对其他14个州市的评价为"较安全"。NBA-MEPP模型对16个州市的水资源安全评价结果与BA-MEPP模型的结果相同,但是在排序上存在着差异;与ABC-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。提出的模型及评价方法具有通用性,可为相关评价研究提供参考。     

云南省水资源-经济-社会-水生态协调度评价

为科学评价云南省2006～2016年水资源-经济-社会-水生态系统协调度水平,引入阴-阳对优化（YYPO）算法、投影寻踪（PP）和正态云模型（CM）,构建了YYPO-PP-CM水资源-经济-社会-水生态协调度评价模型。从水资源、经济、社会、水生态系统中遴选出20个指标来构建水资源-经济-社会-水生态系统协调度评价指标体系和等级标准,采用云模型正向发生器来计算各分级评价指标隶属度;选取了8个标准测试函数对YYPO算法的优化性能进行仿真验证,并与粒子群优化（PSO）算法、布谷鸟搜索（CS）算法等4种传统优化算法的性能进行对比。基于PP基本原理,利用云南省2006～2016年水资源-经济-社会-水生态指标数据构造投影寻踪优化目标函数,通过YYPO-PP给出各评价指标权重,同时,根据隶属度矩阵和权重矩阵来计算水资源-经济-社会-水生态协调度评价的分级确定度,并进行评价分析,最后将评价结果与投影寻踪法、模糊评价法的结果进行比较。结果表明：① YYPO算法的寻优精度优于PSO、CS等传统优化算法,具有较好的开发、探索平衡能力和全局极值寻优能力。② YYPO-PP-CM模型将云南省2006～2007年水资源-经济-社会-水生态协调度评价为“极不协调”,2008～2009年为“不协调”,2010年为“基本协调”,2011～2014年为“较协调”,2015～2016年为“协调”,表明近10 a来云南省水资源-经济-社会-水生态系统协调度水平持续提升。③ 评价结果与投影寻踪法、模糊评价法的评价结果基本一致。④ YYPO-PP-CM模型兼具客观性、模糊性和随机性,既能客观确定评价指标权重,反映水资源-经济-社会-水生态协调度评价分级的定性概念,又能反映隶属程度的不确定性,具有良好的应用价值。     

文化算法与投影寻踪融合模型在相似流域优选中的应用

研究文化算法(CA)与投影寻踪(PP)融合模型应用于相似流域优选中的可行性和有效性。以12个小河站控制流域优选为例,建立CA-PP相似流域优选模型,并构建差分进化(DE)算法-PP、和声搜索(HS)算法-PP和粒子群优化(PSO)算法-PP作为对比模型,将优选结果与随机分析法、集对分析法、模糊分析法、灰色分析法的优选结果进行比较。结果表明:CA寻优PP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均优于DE、HS和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力和收敛稳定性能。CAPP模型对相似流域的优选结果与DE-PP、HS-PP和PSO-PP模型,以及随机分析法、集对分析法、模糊分析法、灰色分析法的优选结果相同,但在优选顺序上存在差异。CA-PP模型用于相似流域优选是可行和有效的,可为同类优选提供新的途径和方法。     

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。     

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。     

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。