基于投影寻踪的湖泊生态健康评价

提出基于投影寻踪的模糊模式识别模型进行湖泊生态健康评价,介绍其主要的4个步骤:1筛选能够反映湖泊健康状况的指标体系;2建立评价标准;3用投影寻踪法确定各指标权重;4采用模糊模式识别模型评价湖泊健康等级,将此模型应用于洪泽湖生态健康评价。结果表明:洪泽湖健康状态处于微病态状态,TN、TP含量过高是影响洪泽湖健康的主要原因;基于投影寻踪的模糊模式识别模型的评价结果符合湖泊实际生态健康状况;模型可推广应用于其他生态系统评价。     

投影寻踪模型在湖泊水污染综合评价中的应用

为检验水污染评价标准的合理性 ,解决各单项水污染指标评价结果的不相容问题 ,提高水污染评价模型的分辨率 ,提出了一种有效的和通用的模型—投影寻踪模型 ;采用遗传算法寻找最优的投影方向 ,同时用投影方向信息研究了各因子对湖泊水水污染的影响水平 ,取得了符合客观实际的等级评价结果 ,为湖泊水保护和合理利用提供了决策依据。     

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。     

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。     

蝙蝠算法-投影寻踪模型在旱灾评估中的应用——以文山州为例

针对投影寻踪(PP)模型在实际应用中最佳投影方向α难以确定的不足,利用蝙蝠算法(BA)搜寻PP模型最佳投影方向α,提出BA-PP评估模型,并同PSO-PP模型作对比,以文山州1990—2013年旱灾评估为例进行实例研究,选取农作物受灾面积、成灾面积、粮食损失和经济作物损失4个旱灾评估基本指标,并利用旱灾投影系列均值Z及标准差σ构造旱灾评估分级标准对实例进行评估。结果表明:1BA算法收敛精度优于PSO算法,具有较高的寻优精度和全局寻优能力,将BA算法用于PP模型佳投影方向α的选取,可有效提高PP模型评估精度,避免最佳投影方向α寻优结果变化范围过大的缺陷;2BA-PP模型对文山州24 a来旱灾评估结果为特大旱灾3次,重大旱灾5次,较大旱灾16次,平均3 a发生一次重大旱灾,旱灾程度随时间呈增加趋势,且增加趋势显著。     

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。     

基于改进的投影寻踪水利现代化评价模型

为科学合理的评价不同地区的水利现代化水平,采用加速遗传算法加快投影寻踪模型中投影指标函数的优化速度,构建了改进的投影寻踪评价模型,并应用于徐州市及其4个区县(市)的水利现代化评价。此综合评价结果与权重法评价结果基本一致,表明该模型在水利现代化评价中切实有效。     

基于改进萤火虫算法和投影寻踪模型的区域水资源承载力评价

<正>确评价区域水资源承载力,对合理开发利用水资源以及促进区域社会经济的可持续发展具有重要意义。以新疆和田地区为例,构建了基于改进萤火虫算法(MFA)-投影寻踪模型的区域水资源承载力评价模型。并将计算结果与PSO算法及GA算法进行比较。结果表明:研究区2012年水资源承载力等级为Ⅱ级,这与其他2种算法的计算结果完全相同,实现了方法对方法的检验。MFA算法在非线性优化问题处理上适用性更强。研究结果为类似地区的水资源承载力评价提供了方法上的借鉴。     

基于投影寻踪动态聚类法的湖泊水质评价模型

将投影寻踪动态聚类法应用到湖泊水质综合评价中，并与现有的水质综合评价模型的评价结果做了对比。结果表明，投影寻踪聚类法能有效地克服现有模型的缺点，是高维数据样本聚类分析的一种有效的统计方法，在整个运算过程中不需人为给定参数，聚类结果合理、客观，具有稳定性好、分类结果明确、操作简便等特点，为多因素聚类分析提供了一种新方法。     

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。     

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。     

项目投资决策的投影寻踪评价模型及其应用

项目决策中各指标间存在的制约和矛盾关系常常会影响到决策结果的合理性,将投影寻踪评价模型（PPE）应用于项目决策中,利用基于实码的加速遗传算法（RAGA）来优化投影方向,将多维数据指标转换成低维子空间,通过寻求最优投影方向来计算投影函数值,从而根据投影值的大小进行项目决策.结合实例进行验证,其结果合理,同时可以避免权重确定主观性,为项目决策提供了一条新的方法和思路.     

基于改进的投影寻踪-云模型的农业灌溉水质综合评价

提出基于投影寻踪函数和云模型的水质综合评价模型,选取太湖流域20个样本盐度、氯化物、氨氮、溶解性固体4类具有代表性的农业灌溉水质监测数据,在综合其投影值及隶属度基础上,计算农业灌溉水质的等级区分粒度。结果表明,投影寻踪模型计算值平均绝对误差仅为0.125 2级,达到了较好的水质评价精确度,同时利用云模型计算各个监测指标得到的最大综合确定度所属级别与经验等级一致。     

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。     

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。     

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。     

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。     

改进投影寻踪模型在黄河甘肃段流域水运污染评价中的应用

【目的】为辨析黄河流域存在的水运污染问题,科学评价流域水环境状况,【方法】以黄河流域甘肃段为研究背景,考虑到水运污染与各风险要素的非线性关系,采用能充分挖掘指标信息、处理多因素复杂非线性问题的投影寻踪IPP模型对水运污染展开评价。为保障权值最优,纳入自适应粒子群算法APSO优化权值,以此实现水运污染等级的聚类划分,引用单因素轮换OAT法对各指标进行敏感性分析。【结果】结果表明：各区域划分等级自西向东呈上升趋势,由Ⅱ级(一般严重)升至Ⅲ级(严重),评价结果与实际情况相符,验证了方法的可靠性,说明未来应着重加强对东部的管理。【结论】该评价指标体系能够从多方有效辨析黄河流域水运污染的主要问题,帮助完善黄河流域水运污染风险评价指标体系,研究成果能够为当前黄河流域水运建设规划提供参考。     

基于投影寻踪的水利工程后评价模型

水利工程项目后评价既要考虑定量指标也要考虑许多难以量化的定性指标的影响.应用EOWA算子进行定性指标量化,建立基于遗传算法的投影寻踪评价模型(GPPM),把定性指标和定量指标相结合,把多维评价样本指标表征为一维综合特征值,根据该综合特征值的大小对水利工程项目样本集进行统一评价,解决了各单项指标评价结果不相容问题.通过实例研究,验证了本方法的合理性和有效性.     

基于改进投影寻踪模型的干旱区林果适宜灌溉方式评价

为探讨西北干旱区林果节水高效灌溉模式,本文建立了涵盖作物生长性状、水分利用、果品质量和工程投资4个方面10项指标的库尔勒香梨适宜灌溉方式综合评价体系,并采用改进粒子群算法优化投影寻踪模型进行方案优选。结果表明:作物耗水量、水分利用效率、产量与单位面积投资这4项指标是影响灌溉方式综合评价的主要因素,其投影值分别为0.3458、0.4165、0.3796和0.3433;综合考虑各因素,不同灌溉方式优劣排序为:环管地表灌溉小管出流普通灌溉微喷灌,环管地表灌溉方式为研究区最佳灌溉方式。研究结果为干旱区林果节水灌溉提供了理论参考。