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。     

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PSO-PPE模型的黑龙江省水资源生态安全探析

针对黑龙江省水资源生态环境现状,构建以水资源、社会经济、生态环境为子系统的水资源生态安全评价指标体系。运用粒子群算法(PSO)优化投影寻踪评价模型(PPE),对黑龙江省水资源生态安全进行研究。结果表明,该地区2003—2016年水资源生态安全整体呈现上升趋势。水资源污染指数和工业万元产值耗水量等指标状态的极大改善,使得2009、2013年水资源生态安全程度分别较前一年增加67.16%和98.76%。2003—2016年水资源、生态环境系统发展波动较大,前者略有降低,后者上升,社会经济系统(权重为0.426 5)发展最为迅速且对水资源生态安全影响最显著。对水资源生态安全影响最显著的指标有人均湿地面积、农业万元产值耗水量、水资源污染指数、工业用水比例、工业万元产值耗水量。该评价结果可为当地政府及环保部门制定政策提供理论参考。     

环境质量评价中关键因子识别的方法研究

应用投影寻踪聚类方法分析环境影响指标的数据资料 ,不但可以根据数据内在特性确定各评价指标的相对权重 ,避免权重人为给定的任意性 ,而且还可以通过逐次筛选找出影响环境质量的关键因子。本文将该方法成功地应用于南京市秦淮河水环境评价中 ,筛选出了影响秦淮河水质的关键因子 ,可供秦淮河水环境监测和治理作参考。另一方面 ,该方法还可以推广应用于其它类似问题的综合分析研究中。     

基于曲线投影动态聚类模型的大气质量监测布点研究

聚类数和聚类方法是聚类分析研究的核心,具有重要的实用价值。针对各单项大气质量监测指标的不相容问题,在投影寻踪动态聚类模型的基础上,通过引入S型曲线作为投影方式,提出了基于曲线投影动态聚类的大气质量监测布点研究新方法。从理论上讲,作为一种完全由数据驱动的方法,该模型充分体现了投影寻踪聚类的设计思想,能把最佳聚类数和对应的聚类结果的分析有机地融合在一起,具有物理意义清晰,可操作性强等特点。实例应用结果表明,通过把待研究地区大气监测点多维指标综合成一维投影指标,并利用免疫进化算法优化目标函数,模型能提供明确、客观及稳健的监测布点最佳方案,实现大气质量监测经济性和代表性的平衡。上述研究可为其它非线性、非正态高维数据分类问题开辟一条新途径。