投影寻踪和人工鱼群算法的洪水分类

由于洪水具有的复杂性,从而增加了洪水类别划分的难度。通过人工鱼群算法优化投影寻踪模型,提出了一种新的聚类算法,并将其应用于洪水分类研究。由于鱼群觅食与聚类有着天然的相似性,将聚类中心看作食物源,通过样本抽样产生初始鱼群,利用人工鱼群算法进行全局寻优。为了说明该算法用于解决洪水分类问题的可行性和优越性,采用长江流域的重要控制站—宜昌站为研究对象,根据历史文献提供的相关数据进行分析,与实际洪水情况及前人的分类结果相对比。从分类结果来看,能说明采用投影寻踪与人工鱼群算法的可行性,通过性能比较,则进一步显示出该算法的优越性。

北江流域历年洪水强度大小的比较研究

以北江流域石角站为研究对象,利用目标转换式将投影寻踪模型的约束去除,并通过人工鱼群优化算法的自适应搜索,寻找到最优投影向量。结果表明:人工鱼群优化的无约束投影寻踪模型进行洪水强度大小比较时,有利于人工鱼群算法优化性能的发挥,并且所得的结果与实际情况相符。其中,北江流域石角站2006年的洪水是1954-2006年53 a强度最大的洪水,此外1964、1966、1968、1982、1994和1997年的洪水强度也较大,仅次于2006年。这说明北江流域的洪水情势不容轻视,要加强北江流域的防洪工作,确保北江大堤的防洪能力。