区域水资源开发利用程度综合评价的GPPIM

水资源开发利用程度评价是一个由多指标组成的复杂巨系统,其难点是如何合理地建立评价该系统的数学模型。当前的评价模型随着评价内容的不同而变化,精度较难控制。为解决单项水资源开发利用程度评价指标评价结果的不相容问题,提高水资源开发利用程度综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度,论文采用大样本数据,利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线和水资源开发利用程度评价标准,为水资源开发利用程度综合评价建立了一种新的数学模型---遗传投影寻踪插值模型(GPPIM)。实例研究表明,GPPIM建模方法直观、可靠、精度高,既有较强的分类功能,又有较好的排序功能,可广泛应用于各种水资源问题的综合评价。     

基于自由搜索的投影寻踪水质综合评价方法

为解决水质评价指标的不相容性以及现有评价方法对等级的分辨率较粗略等问题,提出了水质状况评价的投影寻踪方法(Projection Pursuit,PP).根据地表水环境等级划分标准,构建了能够反映水质状况变异信息的投影指标函数;引入自由搜索(Free Search,FS)算法,优化投影指标函数寻求最佳投影方向;利用最佳投影方向信息研究了各种水质指标对水质状况评价的影响程度.以山西省汾河流域为例,进行水质评价分析,并与基于加速遗传算法优化投影寻踪模型(RAGAPP)和利用粒子群优化投影寻踪模型(PSOPP)得到的投影值结果进行对比.实例应用表明,该模型评估结果误差精度优于RAGAPP和PSOPP,评价结果符合当地水质状况实际情况,且对水质等级划分清晰.     

水质综合评价的投影寻踪模型

为检验水质评价标准的合理性，解决各单项水质指标评价结果的不相容问题，提高水质评价模型的分辨率，提出了一种新的模型－投影寻踪模型，它的评价结果是实数值。实例的计算结果表明，该方案是有效的和通用的，可应用于各种环境质量综合评价中。     

投影寻踪模型在水环境质量评价中的应用

介绍了投影寻踪模型的基本原理，总结了投影寻踪模型在水质评价、水资源承载力评价、水资源可持续利用评价及地下水脆弱性评价等领域的应用研究现状，探讨了投影寻踪模型在水环境质量评价领域的研究方向。     

基于联系云的地下水水质可拓评价模型

地下水水质评价受诸多不确定因素的影响,评价指标具有模糊性、随机性和离散性特征.为真实反映指标的分布特征,提高地下水水质评价的合理性与可靠性,在此将可拓学与联系云理论耦合,提出能够描述评价指标在分类等级间转换态势的联系云可拓模型,即基于指标分类标准确定联系云数字特征,生成有限区间内的联系云与构建联系云可拓矩阵,实现统一定量描述地下水水质评价指标的确定和不确定性,然后结合权重,分析待评价物元与地下水水质等级的联系,综合确定待评物元的水质等级,并给出评价结果的可信程度.实例应用及与投影寻踪和模糊物元耦合方法结果的对比表明,本文模型评价结果与投影寻踪模糊物元方法的结果基本吻合,且基于联系云可拓模型评价地下水水质等级置信因子均小于0.01,更有效可行,并克服了可拓方法不能反映评价指标模糊性特征的缺陷.     

PMA-PP分析模型在内河水质科学评价中的应用

针对目前我国城市内河普遍遭到污染的问题,在分析影响内河水质因素的基础上,选取BOD5(五日生化需氧量)、CODcr(化学需氧量)、石油类、挥发酚、NH3-N(氨氮)、总磷等6个主要因素作为评价因子,建立了城市内河水质评价的投影寻踪分析模型,采用人口迁移算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于南宁市10条内河水质的评价与排序。研究表明,用投影寻踪回归分析法进行水质评价,避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信、方法简单,为我国城市内河水质的评价提供了新途径。     

投影寻踪法在水质评价模型中的应用

本文利用主成分分析来完成投影寻踪过程 ,建立了多指标分类模型。两个实例样本水质评判结果表明 ,用投影寻踪法可以揭示高维数据的结构特征 ,所建立的分类与综合评价模型不仅有效 ,而且结果简单、直观和易于理解。     

投影寻踪法在水质评价模型中的应用

本文利用主成分分析来完成投影寻踪过程，建立了多指标分类模型。两个实例样本水质评判结果表明，用投影寻踪法可以揭示高维数据的结构特征，所建立的分类与综合评价模型不仅有效，而且结果简单、直观和易于理解。     

投影寻踪新算法在水质评价模型中的应用

用实数编码的遗传算法给出了一种投影寻踪方法中投影方向优化的新途径．在一个简单投影指标下,用新的优化途径建立了多元数据分类模型,并将其用于多指标的标准水质分类．两个实例样本水质评判结果表明,用投影寻踪新算法可以揭示高维数据的结构特征,所建立的分类与综合评价模型不仅有效,而且结果简单、直观和易于理解．     

基于分形维数权重的南水北调东线源头水质评价研究

水质评价问题的实质是对水质现状和各评价因素间的函数关系的逼近,是一种复杂的非线性问题.针对水质评价指标之间的非线性关系,提出了基于分形维数权重的水质评价方法.为有效地评估南水北调东线源头的水质现状,首先选取影响水质评价的7个主要因素,根据标准等级水体分类标准,采用在等级标准中随机内插的方法,得到50个标准等级样本,并根据样本综合评估值与经验等级之间的关系建立分形插值评价模型;最后,以长江江都市芒稻河断面2001—2008年的年平均水质监测数据为例对模型进行验证.结果表明,该方法可以通过分段函数得到每个样本的具体得分值,因而具有较高的分类精度,为水质评价提供了一种较好的新方法.     

Projection pursuit cluster model and its application in water quality assessment

One of the difficulties frequently encountered in water quality assessment is that there are many factors and they cannot be assessed according to one factor, all the effect factors associated with water quality must be used. In order to overcome this issues the projection pursuit principle is introduced into water quality assessment, and projection pursuit cluster(PPC) model is developed in this study. The PPC model makes the transition from high dimension to one-dimension. In other words, based on the PPC model, multifactor problem can be converted to one factor problem. The application of PPC model can be divided into four parts: (1) to estimate projection index function Q(a) ; (2) to find the right projection direction a ; (3) to calculate projection characteristic value of the i th sample zi, and (4) to draw comprehensive analysis on the basis of zi. On the other hand, the empirical formula of cutoff radius R is developed, which is benefit for the model to be used in practice. Finally, a case study of water quality assessment is proposed in this paper. The results showed that the PPC model is reasonable, and it is more objective and less subjective in water quality assessment. It is a new method for multivariate problem comprehensive analysis.     

A new water quality assessment model based on projection pursuit technique

A new water quality assessment model was built based on projection pursuit technique. A great quantity of sample data was applied to increase the model's precision. A new genetic algorithm combined with conditional optimization method was proposed and applied to the model optimization, which could deal with global optimization problem with various restrictions effectively. The case study shows that this model can give an appropriate assessment of water quality. Moreover, it can determine the index weights in an objective way or provide information for decision makers, which is difficult for other assessment methods.     

基于AGA-PP的农村公共安全综合风险评价方法

为了构建一套有效评价农村公共安全风险的指标体系和评价方法,考虑农村环境承载力影响因素对农村公共安全的制约,围绕农村生态承载力、基础设施承载力、社会承载力和人口承载力4个维度,提出能够全面评价农村公共安全风险的指标体系和基于PP（projection pursuit,投影寻踪）模型的风险评价方法.在风险评价方法构建上,采用AGA（accelerated genetic algorithm,加速遗传算法）对PP模型进行改进,实现投影指标函数的快速优化,在此基础上,采用回归分析方法,将时间序列与一维投影值进行拟合,求得一维投影值的预测曲线,通过对一维投影值的预测,利用信息扩散理论将投影值所携带的风险信息扩散至设定的4个风险等级上,用风险熵计算农村环境承载力发展趋势,并借以评价农村公共安全的风险大小.结果表明:基于AGA-PP的评价方法能够最大限度暴露多维指标数据的结构特征.依据最佳投影方向获得的一维投影值与时间序列拟合后,其拟合精度达到0.027 1,较高的拟合精度保证了后续农村环境承载力风险熵值的可信度,这在一定程度上保证了农村公共安全风险评价的可靠性.研究显示,从农村环境承载力的视角评价农村公共安全风险能够很好地反映农村公共安全风险的现实状况和发展趋势.基于AGA-PP的农村公共安全评价方法简单有效,具有评价精度高且与实际吻合度高的特征,能够为公共安全管理部门提供决策依据和方法参考.      

污染物浓度预测的PPR模型

采用投影寻踪回归技术的审视数据－模拟－预测新思路,对环境监测数据进行探索性分析,建立了污染物浓度预测的ＰＰＲ模型,该模型用于水污染物ＢＯＤ和ＤＯ浓度预测结果,共建模样本拟合格率为１００％,预测检验样本预测合格率达８３．３％。     

区域水生态承载力多目标优化方法与例证

水生态承载力是指维系水生态系统健康状态下的人类活动阈值,揭示的是某一区域人类活动与水生态系统之间的耦合规律,可为水生态环境保护与经济社会的协调发展提供依据. 基于水生态承载力的概念,构建了区域水生态承载力指标体系,建立了区域水生态承载力多目标优化模型,采用模糊方法进行求解,并采用遗传投影寻踪方法对方案进行优选. 以浙江省湖州市为例进行实证分析,以污染物环境容量利用率作为情景方案设定的依据,分别设定了双指标(COD_Cr、NH₃-N)、三指标(COD_Cr、NH₃-N、TN)、四指标(COD_Cr、NH₃-N、TN、TP)3种控制方案. 结果表明,3种控制方案的优化结果均具有一定的可行性和合理性,并推荐四指标控制方案为优选方案. 四指标控制方案优化结果表明:2020年状态指标水环境容量利用率、生态用水比例分别为99.3%、59.1%;调控指标GDP增长速度、人口增长速度、城镇化率分别控制在7.4%、0.5%、70.3%以下,污水治理资金占GDP的比例为0.9%,第三产业比例为52.1%,化肥施用强度为251.0 kg/hm2;在此基础上,湖州市2020年可承载目标人口总量为350.0×104人,GDP为2 965.4×108元.      

城市环境质量定量评价方法

文章基于对于城市环境质量的评价方法的研究,阐述了各类评价方法的优缺点,着重介绍了物元模型、投影寻踪评价法、神经网络、遗传算法优化神经网络四种定量评价方法,并介绍了各类方法在城市环境质量评价中的应用现状.