基于熵变加权法的水安全综合指数评价

为了构建水安全综合评价的模型,采用熵变加权法对水安全评价体系的各子系统进行赋权,得到水安全的综合评价指数公式。将方法应用于山东省区域水资源安全评价,并与其它方法的评价结果进行了比较分析。结果表明：基于熵变加权法的水安全综合指数能反映出样本与评价标准之间的远近程度,并且可以同时评价多个样本;熵变加权法的应用减少了评价的主观性,使评价结果客观、合理,具有良好的实用性。     

基于RBF的指标规范化的水安全评价模型

为了建立科学合理、计算简便和普适通用的水安全评价模型,在适当设定指标参照值cj0和指标值的规范变换式基础上,提出了基于径向基函数网络的指标规范化的水安全评价模型。采用具有全局优化的猴王遗传算法对模型中的参数进行优化,得出优化后对任意m(1≤m≤23)项水安全指标共同适用的水安全评价模型。应用模型对山东省水安全状况进行了评价分析,其评价结果与其它方法的评价结果基本一致,从而表明:指标规范值的径向基函数网络模型为水安全评价提供了一个简单实用、结果可靠的新方法。     

指标规范值的灰色聚类法用于水安全评价

传统的灰色聚类法,当指标数较多时,设计白化函数的工作量很大,实际使用不便。为减少白化函数的设计个数并使之规范化,设定适当的指标参照值和指标值的规范变换式,对灰类和白化数进行规范和归类,从而减少工作量提高效率。以山东省水环境安全评价为例,利用基于指标规范值的灰色聚类方法对水安全进行综合评价,并与属性识别理论和TS-SVM模型的结果进行了对比。结果表明:与传统的灰色聚类法相比较,该方法将115个白化函数减少到25个,工作效率提高4倍,是有效的水安全评价分析工具。     

基于指标规范值的综合水质标识指数法

为了建立简单而又普适、通用的地表水水质评价模型,提出基于指标规范值的综合水质标识指数法,以便对水质进行合理的定量评价.该方法首先设定指标参照值和指标规范变换式和对指标数据进行规范化处理基础上,改进了传统水质标识指数评价法,采用超标法确定各指标权重,最后用各指标的单因子水质标识指数的加权和,求得基于指标规范值的综合水质标识指数,以此作为依据进行水质评价.将基于指标规范值的综合水质标识指数评价法应用于浮桥河水库水质评价,结果表明:该方法具有简单和普适、通用的特点.     

基于指标规范值的综合水质标识指数法

为了建立简单而又普适、通用的地表水水质评价模型,提出基于指标规范值的综合水质标识指数法,以便对水质进行合理的定量评价.该方法首先设定指标参照值和指标规范变换式和对指标数据进行规范化处理基础上,改进了传统水质标识指数评价法,采用超标法确定各指标权重,最后用各指标的单因子水质标识指数的加权和,求得基于指标规范值的综合水质标识指数,以此作为依据进行水质评价.将基于指标规范值的综合水质标识指数评价法应用于浮桥河水库水质评价,结果表明:该方法具有简单和普适、通用的特点.     

基于粒子群算法的湖泊营养状态指数公式

提出了适用于16个富营养化指标的湖泊营养状态指数公式,并对指数公式中的参数采用粒子群算法进行优化,得到对16项指标都适用的营养状态指数公式.实例分析表明,优化后的湖泊营养状态指数公式计算简单、实用,具有客观性、可比性和通用性.因而,能够对湖泊富营养化进行较好的评价.     

基于DPSIR模型的西北五省区水安全评价

有效评价区域水安全和确定影响水安全的因素是实现水资源供应和需求之间可持续平衡的重要基础。基于驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)模型构建西北五省区水安全评价指标体系,采用隶属度函数、耦合协调度模型和障碍度模型,定量研究了西北五省区水安全动态变化、协调发展水平,并识别出影响水安全度的障碍因子。结果表明：西北五省区水安全度呈现变好的趋势,至2018年,陕西和青海水安全处于基本安全水平,甘肃、宁夏、新疆水安全处于较不安全水平;水安全子系统的耦合协调度与水安全变化相一致,2018年陕西水安全子系统耦合协调度等级为中级协调,甘肃、青海、新疆水安全子系统为初级协调,宁夏水安全子系统为勉强协调;GDP增长率、第三产业增长比重、城市化率是影响陕西、甘肃、宁夏、青海水安全度现状的主要障碍因子,而新疆水安全度主要受水资源利用率、单位面积水资源量、城市化率的影响。     

地下水综合指数评价法——起始污染指数及其应用

本文在分析了现有的综合指数评价公式之后,提出了一种新的评价公式——起始污染指数,该公式易于识别地下水轻微的污染,能较真实地反映出地下水污染状况,对地下水的防护与治理起到了积极的作用。最后以泰安市的污染状况为例,进行了不同评价公式的应用对比。     

基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用

为了改善传统的人工神经网络,在训练过程中容易陷入局部最小导致应用于水资源评价时存在对训练样本的拟合精度不高的缺点,采用粒子群算法优化人工神经网络的权值和阈值,然后将其应用于中国12个地区的水资源可持续利用系统评价实例中,并和传统的人工神经网络进行了对照。结果表明,基于粒子群算法的人工神经网络和传统的人工神经网络相比,能较好的提高对训练样本的拟合精度,表明基于粒子群算法的人工神经网络,用于水资源可持续利用系统评价是可行的。     

基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用

为了改善传统的人工神经网络,在训练过程中容易陷入局部最小导致应用于水资源评价时存在对训练样本的拟合精度不高的缺点,采用粒子群算法优化人工神经网络的权值和阈值,然后将其应用于中国12个地区的水资源可持续利用系统评价实例中,并和传统的人工神经网络进行了对照。结果表明,基于粒子群算法的人工神经网络和传统的人工神经网络相比,能较好的提高对训练样本的拟合精度,表明基于粒子群算法的人工神经网络,用于水资源可持续利用系统评价是可行的。     

基于熵权-IOWGA算子的变权组合预测新方法

针对熵权法组合权重分配固定不变的问题,提出一种基于IOWGA算子的权重分配方法,建立基于熵权-IOWGA算子的变权组合模型。该方法以各单一模型的预测精度作为诱导值,按每一期诱导值的大小对单一模型进行有序赋权,并将其应用到变形数据分析中。实验表明,该方法赋权过程合理,模型预测精度更高,更加适用于变形分析预测过程。     

河南省新密市农村饮水安全综合评价

在农村饮水安全调查和饮水不安全因素分析的基础上,建立了3层农村饮水安全评价指标体系,应用改进的熵权法对新密市农村饮水安全状况进行评价。结果表明,该法不仅能够较好地体现农村饮水安全的真实状况,还能体现出水质、水量、供水状况的空间差异特征,对农村饮水安全可以有更加全局性的把握,从而为农村饮水安全总体决策提供一定的帮助。     

基于误差熵的点云简化方法

点云简化很难完全保证精度、简化率和速度上都达到最优。针对不同的表面特征状况,提出一种自适应点云简化算法。利用经典的PCA方法来估计点的法向量,计算法向量与参考平面的夹角,针对表面特征的不同,采用法向量夹角的熵来确定表面的特征状况。针对不同的表面特征来设置不同的简化率,从而获得较适宜的简化效果。实验表明,该方法在简化精度、简化率和速度上能达到一种平衡。