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。     

新型萤火虫算法-投影寻踪模型在区域人水和谐评价中的应用

为科学评价区域人水和谐状况,构建新型萤火虫算法(NFA)-投影寻踪(PP)评价模型。以文山州2006-2018年资料为例进行实例研究。选取8个典型测试函数对NFA进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)等4种优化算法的仿真结果进行对比。从水资源、经济社会、生态环境3个方面遴选16个指标构建区域人水和谐度评价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构建人水和谐度评价投影目标函数,利用NFA优化求解该目标函数的最佳投影向量,构建NFA-PP模型对研究区2006-2018年人水和谐状况进行评价。结果表明:NFA寻优效果优于TLBO等4种算法,具有较好的寻优精度、极值寻优能力和全局搜索能力。NFA-PP模型对实例2006-2011年人水和谐度评价为"不和谐",2012-2016年评价为"基本和谐",2017-2018年评价为"较和谐"。2006-2018年文山州人水和谐度呈上升趋势,且上升趋势显著。     

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。     

基于粒子群算法的投影寻踪水质评价模型

水质评价是环境质量评价与管理的重要内容,对受评价区域的工农业生产、人类生活及环境保护等具有重要意义。目前,水质评价研究中仍存在权重确定和综合评价困难等问题。因此,引入投影寻踪原理和方法,建立了投影寻踪水质评价模型,并辅以粒子群算法优化其投影方向。实例应用结果表明,投影寻踪模型处理高维数据能力强,粒子群算法简单、稳定,评价结果可靠、精度高。     

基于投影寻踪法的城市水生态文明建设评价

基于水生态文明城市建设的理念和要求,从水安全、水生态、水管理、水景观、水文化5个方面,构建了包含29项指标的城市水生态文明评价指标体系;综合考虑国内外的经济社会发展水平和区域特征,确立了理想、和谐、基本和谐、不和谐、极不和谐5个评价等级标准,建立了基于实数编码的加速遗传算法(real coded accelerating genetic algorithm,RAGA)的投影寻踪评价模型,并以安徽省马鞍山市为例,对其2012年的水生态文明建设情况进行等级评价。结果表明,马鞍山市2012年的水生态文明处于基本和谐的状态,与实际情况相符。     

SCE-UA-PP水量分配模型及应用

基于公平和效率原则,构建水量分配指标体系和水量分配投影寻踪(PP)模型。利用SCE-UA算法对PP模型最佳投影方向进行优化,构建SCE-UA-PP水量分配模型,以文山州水资源三级区水量分配为例进行实例研究,并与分类权重法分配结果进行对比。结果表明:SCE-UA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。SCE-UA-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。模型及方法可为水量分配提供参考和借鉴。     

信息熵在水污染物总量区域公平分配中的应用

在考虑排污权的公平准则的基础上,通过综合考虑区域的经济、自然等客观因素,构建了以加权信息熵最大化为目标的规划模型。该模型应用熵值法得到上述各因素的指标的权重,并通过计算单位化指标负荷污染物量的信息熵,进而得到总信息熵。通过设定合理的运算规则和约束条件,制定出基于公平性的水污染物总量的区域初始分配方案。将模型应用于天津市的水污染物分配计算,结果表明：天津市东丽区、汉沽区和中心城区是水污染物重点削减区域,其次是塘沽区和宁河县。应用结果表明,本文方法可以定量化地反映多种公平准则,进而得到公平可行的分配方案。     

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。     

区域水资源可持续利用等级评价的GPPIM模型

区域水资源可持续利用系统评价是一个涉及区域人口、经济、资源、环境与社会5个子系统的复杂大系统评价问题。文中论述了区域水资源可持续利用系统评价的指标体系的选取,并探讨了用基于实数编码加速遗传算法的改进投影寻踪方法建立的新型等级评价模型,即遗传投影寻踪插值模型(GPPIM),并将其成功地应用于我国南方某区域水资源规划的现状年及各规划水平年的可持续利用系统评价的实例中。     

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GRNN模型的区域水资源可持续利用评价

利用层次分析法构建了符合丰水地区水资源可持续利用指标体系和评价标准,从水资源条件、水资源开发利用效率、生态环境状况、水资源合理配置和水资源管理能力5个方面提出50个评价指标,并运用GRNN神经网络水资源可持续利用评价模型,对文山州不同规划水平年水资源可持续利用进行了综合评价。结果表明：① 不同规划水平年各评价区域水资源可持续利用评价为2~3级,反映出文山州现状及中、长期水资源处于可持续与基本可持续之间的状况,亦表明所建立的GRNN评价模型和评价方法是合理可行的;② GRNN网络评价模型具有收敛速度快、预测精度高、参数调整少、不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测评价网络,能够满足客观评价区域水资源可持续利用状况的要求。     

基于水资源配置平衡的云南省水系连通格局效果分析

为分析云南省水系连通工程供水安全保障效果,结合水资源精细化管理需求,在传统水资源三次平衡方法基础上,提出"三层四级"水系连通供需平衡分析方法。分析结果表明:经济社会发展引起用水增长和水资源空间极不均衡,到2030年,水资源供需矛盾更加尖锐,仅使用域内节水挖潜措施,全省一次供需平衡缺水率40.3%,二次供需平衡缺水率20.4%,供水安全受到严重威胁。通过水系连通工程的合理布局和供水,各级连通工程建设供需平衡分析表明,四大级别连通工程建设可以使得缺水量减小到11.56亿m~3,缺水率减小到5.3%,连通工程对于云南省供水安全保障具有重要作用。     

基于MAGA-PPC模型的水资源配置方案综合评价

针对水资源配置方案的多目标性、模糊性和不确定性的特点,采用投影寻踪方法将高维数据投影到二维空间,结合聚类算法和多智能体遗传算法建立水资源配置方案综合评价投影寻踪聚类模型(MAGA-PPC),并通过指标的相关性分析验证模型的有效性确保求得最优解。以陕西省引汉济渭受水区为例进行研究。结果表明:MAGA-PPC能够较为系统地量化各方案在社会、经济、生态和资源等方面的综合差异,其评价结果符合研究区水资源开发利用的实际情况,MAGA-PPC在水资源合理配置方案评价中有较好的实用性。