基于RAGA一PPPCA模型的区域农业水土资源承载力综合评价

在全面分析影响农业水土资源复杂系统承载力变化诸多因素的基础上,初步提出了农业水土资源承载力的概念,选取27个与农业水土资源密切相关的承载力评价指标,为了解决评价指标过多引起的评价过程复杂性问题,将主成分分析法有效解决指标间多重相关性的特性和投影寻踪模型高效降维技术有效结合在一起,提出了投影寻踪主成分分析模型。将该模型应用于三江平原农垦建三江分局农业水土资源承载力综合评价中,取得了满意的结果,同时为农业水土资源承载力评价研究提供新的研究思路和研究方法。

蚁群投影寻踪回归模型在大型灌区节水改造效益综合评价中的应用

从灌区可持续发展的内涵出发,结合评价目标要求和相关的文献资料,从社会性、资源性、经济性、技术性和生态环境性等5个方面,提出了灌区节水改造效益综合评价指标体系,建立了灌区改造综合评价的投影寻踪模型,利用蚁群算法优化其投影方向,根据投影值对节水改造效益进行科学评价。将该方法应用于关中大型灌区节水改造项目效益评价中,结果表明,该技术避免了评判专家主观确定权重,评价结果客观准确、方法简单,为灌区改造综合评价提供了一条新的途径。

基于IEA的需水预测投影寻踪模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统,其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策。PP方法通过投影将高维数据转换为低维数据,克服了维数祸根问题,能在一定程度上解决分类、函数逼近和时间序列预测等问题。将PP方法引入需水预测领域,建立了需水预测PP模型。同时,将免疫进化算法和PP耦合起来,简化了参数优化运算。在珠海市的应用实例表明:PP模型较好地解决了高维非线性和非正态问题,在需水预测中有较强适用性。

飞蛾火焰优化算法-投影寻踪回归模型在需水预测中的应用

基于用水时间序列构建投影寻踪回归(PPR)需水预测模型。针对PPR模型矩阵参数难以确定的不足,利用一种新型群体智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法优化PPR模型矩阵参数,提出MFO-PPR预测模型,并构建MFO-BP模型作对比,以1980—2013年上海市需水预测为例,分别利用实例前20组和后10组数据对模型参数进行率定及预测。结果表明:MFO-PPR模型对实例后10 a需水预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为1.84%、4.20%,预测精度优于MFO-BP模型的2.06%、4.61%。MFO算法具有较好的全局寻优能力,将MFO算法应用于PPR模型参数寻优,可有效地提高PPR模型的预测精度。