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。     

投影寻踪模型在地下水水质评价中的应用

文中分析了常用的水体质量评价模型的缺陷,提出了基于序列二次规划算法SQP(Sequential quadratic programming)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: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.     

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。     

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滑坡危险性等级评价

危险性评价是滑坡灾害预防与减灾工作首要解决的重要内容.在地理信息系统技术支持下, 以山地灾害频发区——小江流域作为研究对象, 选取坡度、土体粘聚力和内摩擦角这3个评价指标构建滑坡危险性分级评价指标体系, 将投影寻踪技术运用到滑坡危险性等级评价中, 对评价样本的各指标因素进行线性投影, 以最优投影方向所对应的投影特征值作为评价依据, 建立了滑坡危险性等级综合评价模型, 绘制了滑坡危险性等级分布图.结果表明: 研究区极高危险区、高危险区、中等危险区、低危险区和极低危险区的面积比例为14.28∶9.41∶69.12∶7.00∶0.19;根据所建立的5级评价指标体系对研究区60个土质滑坡点资料进行了验证, 在占研究区总面积23.69%的高、极高危险区的小范围内, 实际发生土质滑坡数量45个, 占总土质滑坡数量的75.00%;中等危险性级别以上区域拥有的土质滑坡数量占全部土质滑坡的96.67%;不同危险性级别的滑坡体积方量统计结果表明, 滑坡体积方量密度随危险性级别的提高而迅速增加.对比评价结果及实测结果可知, 投影寻踪分级结果符合实际情况, 证实了该方法的正确性, 为滑坡危险性评价提供了一条新思路.      

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。     

投影寻踪分类模型评定相似流域

简要介绍了基于遗传算法的投影寻踪分类模型,并将其首次用于水文计算中相似流域的选择。对一个实例的应用研究表明,此模型能给出一个综合考虑流域中多指标间复杂关系的特征指标,利用这个指标取得合理的评定结果,且新模型计算过程简单,结果直观,为水文计算中水文比拟法提供了新思路。     

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。     

聚类分析在地下水水质分类评价中的应用

为更好的探究聚类分析在地下水环境评价中的应用,结合重庆市藻渡水库工程,采用系统聚类法分析了水库枢纽和库区位置的地下水监测点与周围煤矿污染源之间的相互关系,运用灰色聚类法和改进的灰色聚类法对地下水监测点进行综合评价,并分析了两种方法的优缺点。最终将17个地下水监测点划分为未超标天然地下水和受煤矿开采污染的地下水两大类,分析了污染物来源并评价了污染程度,为藻渡水库工程的地下水污染防治提供了科学依据。     

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.     

基于指标规范值的灰色聚类法的地下水质评价

为了克服传统灰色聚类法用于地下水水质评价时需要设计众多白化函数的不足,提出在设定地下水各指标"参照值"和"规范变换式"基础上,将地下水指标按同级标准的规范值的接近程度进行归类。属于同一类的指标可设计相同的白化函数,从而大大简化了函数的设计工作量。指标规范化的灰色聚类方法应用于黑龙洞泉域的地下水水质评价,得出的评价结果与识别理论方法和加权优序法的评价结果基本一致,表明该方法应用于地下水质评价中具有简单实用的特点。     

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。     

基于投影寻踪模型的镶黄旗水资源承载力评价及其在水源调配中的应用

镶黄旗属于典型的半干旱牧区,部分地区水资源供给已无法满足其经济发展需求,急需在水资源承载力评价的基础上规划水源调配方案。依据镶黄旗水资源利用特点构建了承载力评价指标体系,并基于投影寻踪模型作评价。投影特征值计算显示,全旗水资源承载力整体较弱,各分区中,以新宝拉格镇最弱,翁贡乌拉苏木稍好。最佳投影方向识别出地下水开发程度、人口密度、人均水资源占有量、单位GDP耗水量、生态用水率是对承载力影响较大的指标。根据承载力评价结果,制定了从翁贡乌拉苏木阿日宝拉格水源地调水至新宝拉格镇的水源调配方案,有助于缓解新宝拉格镇及宝格达苏木的供水压力。本成果可为镶黄旗水资源规划提供科学依据,也可为其它类似地区的水资源管理提供参考。