基于投影寻踪的水质评价模型

基于投影寻踪技术的基本原理和求解过程，建立了水质评价模型。大样本数据应用到模型中，使模型的精度大大提高。该模型既能根据样本本身寻求出各因子的重要程度，即客观权重．又能根据决策者对某个（些）影响因子的偏好，对样本进行分类。将遗传算法和传统优化方法相结合，以解决遗传算法求解带约束问题能力差的问题，并将其用于本文建立的模型的目标函数优化中．解决了高维数据全局寻优的难题。实例分析表明，该模型能够很好地对水质进行评价。能有效地解决多因素带来的高维复杂性，是一种处理多因素复杂评价问题的有效途径。     

基于投影寻踪插值模型的围岩稳定性分类研究

由于受到多种因素的综合作用,因此对围岩稳定性进行准确分类是一个难题。选取影响围岩分类的5个主要因素,根据分类标准,采用在每级标准中随机内插的方法,得到50个标准样本,用于构建分类模型。针对上述复杂优化模型,采用遗传算法进行优化,以获得的最佳投影方向为基础,得到围岩稳定性分类的投影寻踪插值模型。实例分析表明：该模型的分类结果是准确和可靠的,与采用其他几种分类方法所得结论一致。此外,该模型可以得出每个样本的具体得分值,即使对属于同一级的样本也可以排出它们的优劣顺序,因而具有较高的分类精度,是一种更具有应用前景的新方法。     

基于投影寻踪模型的节水灌溉工程方案优选

提出了节水灌溉工程方案优选的投影寻踪（PP）模型的新方法。利用PP模型可把方案多维评价指标值综合成一维投影值,投影值越大表示该方案优选,根据投影值的大小就可对方案集进行优选。采用实码加速遗传算法进行PP建模,简化了投影寻踪技术的实现过程,为投影寻踪技术在节水灌溉工程中的广泛应用提供了新的有力工具。应用实例的结果说明,直接由样本数据驱动的PP模型用于节水灌溉工程方案优选简便可行,PP模型的投影值比较分散、易于决策,适用性和可操作性强,不需确定评价指标的权重,优选结果较为客观。     

基于投影寻踪模型和加速遗传算法的石羊河流域水资源承载力综合评价

针对区域水资源承载力状况,采用高维降维技术——投影寻踪分类模型（PPC）,利用基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）优化其投影方向,将多维数据指标（样本评价指标）转换到低维子空间,根据投影函数值的大小评价出样本的优劣,从而做出评价,最大限度避免了灰色关联法评判中权重矩阵取值的人为干扰,为区域水资源承载力状况评价及其它评判问题提供一条新的方法与思路。     

洪水灾情投影寻踪评估模型

洪水灾情评估是多因素评价问题,它是包括自然、环境、社会经济等多种因素综合作用的结果,必须对各因素进行综合评估,而不能仅依据某单项指标得出评价结论。目前国内外还没有统一的洪水灾情评估指标体系和各指标定量化等级标准。根据投影寻踪技术提出了洪水灾情投影寻踪评估模型,将评价样本的各因素进行线性投影,以最优投影方向所对应的投影特征量作为评价依据,该模型计算过程简单、结果直观,更重要的是评估结果无人为任意性。将这一模型用于1998年洪水的分类和我国部分省市的洪水灾情评估中。实例分析表明,该模型能够很好地对各种洪水灾情进行有效的评估,是一种处理多因素复杂评价问题的新途径。     

投影寻踪法在建立积雪深度模型上的应用

针对融雪期积雪深度变化问题的高维非线性、非正态特点,利用投影寻踪法将积雪深度变化多指标问题转化为单一投影指标问题,采用遗传算法优化投影方向得出最佳投影值,最终得到对积雪深度变化影响较大的因子,实现在低维空间上反应积雪深度变化的目的。实例分析结果表明:影响积雪深度变化的各因素贡献力依次为:土壤地表温度净辐射空气温度土壤体积含水量风速空气相对湿度降水水汽压。通过建立MLP神经网络积雪深度模型表明:利用投影寻踪法提取的积雪深度主要影响因子是可靠的,且提取的主要影响因子为简化积雪深度模型提供理论依据。     

基于投影寻踪的汛期分期探讨

汛期分期研究是实现电站、水库动态汛限水位调度控制的基础.本文从汛期分期的实质--时序系列高维数据聚类分析出发,以投影寻踪理论为基础,构造了水库汛期分期投影寻踪模型,然后采用遗传算法实现了模型参数的优选,并将该方法应用于滦河流域潘家口水库汛期分期中,并与其它计算方法相比较,得出了合理结论.采用投影寻踪方法来进行汛期分期具有过程简单、结果直观的优点,不失为一种好方法.     

基于投影寻踪模型的水质综合评价

针对投影寻踪模型中投影指标函数的最优化计算复杂问题,采用加速遗传算法加快寻优速度,解决了投影寻踪过程中最优化问题。实例计算表明,该模型可处理复杂多指标优化问题,是解决复杂水质综合评价的有效途径。     

水资源可再生能力评价的遗传投影寻踪方法

探讨了水资源可再生能力评价标准的建立。利用投影寻踪、遗传算法、倒S型曲线和水资源可再生能力评价标准,为水资源可再生能力综合评价建立了一种新的方法——遗传投影寻踪方法(GPPM)。给出了GPPM实施的步骤,并对黄河流域涉及的9个行政分区的水资源可再生能力进行了综合评价,认为黄河流域水资源总体上可再生能力较弱。GPPM的评价结果是实数值,具有直观性、有效性和通用性,可广泛应用于各种水资源综合评价问题。     

投影寻踪评价模型在隧道围岩稳定性分级中的应用

隧道围岩稳定性分级对隧道工程设计和施工具有重要的意义。利用影响隧道围岩稳定性的多种因素,应用投影寻踪评价模型建立隧道围岩稳定性分级方法,探讨了利用不便于量化为投影指标的影响因素对投影分级结果进行修正的方法。应用实例表明,投影寻踪分级结果与其它分级方法的结果相符,证实了方法的正确性。     

基于投影寻踪技术的矿井突水水源判别模型——以新庄孜煤矿为例

投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径.     

相似流域选择的模糊集模型与方法

提出水文计算中相似流域选择的模糊集模型与方法,以改进水文计算中选择相似流域的经验性方法.原则上模型也可用于其他水文相似问题.     

投影寻踪模型在地下水水质评价中的应用

通过分析常用水体质量评价模型的缺陷,提出了基于序列二次规划算法的投影寻踪评价模型,并利用多项式插值的方法进行水质分类,取得了符合客观实际的评价结果。某水源地地下水质量评价结果表明:利用投影寻踪方法可以揭示高维数据的结构特征,所建立的评价模型不仅简单、直观和易于理解,而且结果合理,为水源地的保护和合理利用提供了决策依据。     

基于投影寻踪聚类模型的龙坑水源地地下水水质评价

为探寻龙坑水源地水质情况和区域水质变化发展规律,采用投影寻踪聚类模型对龙坑水源地进行水质评价。通过采用基于实数编码的遗传算法进行优化计算、处理,得出最终水质评价结果。结果表明:该水源地地下水多为Ⅰ、Ⅱ类水,满足水源地水质要求;将该结果与运用模糊综合评判法、物元可拓法等方法的评价结果进行对比,证实该方法是一种实用有效的水质评价方法。在34个水样中,29个水样达到Ⅲ类水标准以上,其中28个水样达到Ⅰ类或Ⅱ类水标准。     

基于投影寻踪回归的指标规范值的水质评价模型

传统的投影寻踪回归(PPR)的矩阵表示法用于水质评价,当指标较多时,不仅优化参数矩阵元的学习效率低,而且优化效果亦受到影响。若适当设置3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆与某个规范指标"等效"。因此,只需构造并优化得出对各指标规范值都共同适用的2个指标变量的NV-PPR(2)和3个指标变量的NV-PPR(3)模型,对于指标变量较多的NV-PPR建模,只需将其分解为若干个NV-PPR(2)和(或)NV-PPR(3)的组合表示即可。对模型的实用性进行的效果检验表明:基于指标规范变换的3类水体的水质评价的投影寻踪回归模型具有形式简洁、计算简便和普适通用的特点。     

中非Melut盆地与我国东部裂谷盆地的类比及意义

Melut盆地为中非地区重要的含油气裂谷盆地,具被动裂谷成盆特征,处于区域构造勘探向"三新领域"勘探的转型阶段,油气富集规律尚不十分清楚,通过开展Melut盆地与我国东部主动裂谷盆地的类比分析,有助于深化盆地成藏认识,推进勘探转型.研究表明,Melut盆地北部具被动裂谷成盆特征,发育大型富油凹陷,形成以古近系跨时代成藏组合为主,近源白垩系成藏组合为辅的油气富集特点,古近系Yabus组上段跨时代岩性油藏与近源白垩系Galhak组断块油藏是北部深化勘探的重要领域;盆地中南部具被动裂谷与主动裂谷的叠加演化过程,与海拉尔盆地相似,具小型断陷沉积充填与成藏特征,近源成藏组合是有利的勘探对象,继承性洼槽内低凸起、凹陷间断裂隆起带及缓坡断层坡折带是有利的成藏构造带.该研究深化了Melut盆地成藏认识,明确了盆地南北具有不同的成盆机制与成藏特征,对推动北部成熟探区深化勘探与中南部低探区勘探突破具有重要意义.