湖泊水质富营养化综合评价的遗传投影寻踪分析

根据湖泊富营养化特性,选择总磷(TP)、总氮(TN)、耗氧量(CODMn)、透明度(SD)和叶绿素(Chla)等5 个指标作为评价因子,建立湖泊富营养化评价的投影寻踪分析模型,采用遗传算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于我国19个湖泊富营养化状况的评价.研究表明,投影寻踪回归分析法,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,是湖泊水体营养化状态评价的新途径.     

一种改进投影寻踪回归算法在湖泊水质富营养化评价中的应用

根据我国湖泊富营养化特性,选择总磷(TP)、总氮(TN)、耗氧量(COD_(Mn))、透明度(SD)、微生物数量等5个主要指标作为评价因子,建立了湖泊富营养化评价的投影寻踪分析模型,采用人工鱼群算法寻求最优投影方向,并将该模型应用于我国8个湖泊富营养化程度的评价,结果表明,经改进的投影寻踪回归算法,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,是湖泊水体营养化状态评价的新方法.     

基于粒子群算法湖泊富营养化评价的投影寻踪方法

根据湖泊富营养化特性,选择总磷（TP）、总氮（TN）、耗氧量（CODMn）、透明度（SD）、生物量等5个评价指标作为评价因子,建立湖泊富营养化评价的投影寻踪分析模型,采用粒子群算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于我国8个湖泊富营养化程度的评价。研究表明,投影寻踪回归分析法,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。     

基于投影寻踪模型的森林景观评价

提出基于遗传算法的投影寻踪模型的森林景观评价,利用投影寻踪模型对森林景观多个指标综合成一维综合投影值.利用评价指标各等级阈值求解最佳投影方向,确定评价等级的综合投影值区间,根据待评价对象综合投影值与区间值比较,得出综合评价.以福建省茫荡山森林景观为实例评价结果表明,投影寻踪模型应用于森林景观评价是可行的;同时比较分析表明,投影寻踪模型优于综合指数法,可预计基于遗传优化算法的投影寻踪模型在森林景观评价中具有重要的应用价值,而且随着投影寻踪技术的发展与完善,为其在区域可持续发展研究中的广泛应用奠定基础.     

遗传投影寻踪插值模型在生态安全评价中的应用---以甘肃省民勤县为例

【目的】评价甘肃省民勤县6个乡的生态安全等级,为民勤县的荒漠化治理提供科学依据。【方法】首先根据最佳投影值及其对应等级的关系,构建了用于生态安全评价的遗传投影寻踪插值模型,然后以甘肃民勤县6个乡(昌宁乡、蔡旗乡、苏武乡、双茨科乡、红沙梁乡、南湖乡)为主要生态安全评价单元,根据生态安全的目标,从资源生态环境压力、资源生态环境质量、资源环境保护整治能力3个方面构建了包括15个评价指标的民勤县生态安全评价体系,最后采用遗传投影寻踪插值模型对6个乡的生态安全进行了评价。【结果】生态安全评价结果显示,民勤县荒漠化程度严重,所评价的6个乡中,昌宁、苏武、红沙梁生态系统处于较不安全水平,双茨科、南湖生态系统处于不安全水平,蔡旗的生态系统接近不安全水平。可知,民勤县的生态安全水平总体较低。【结论】在生态评价中,采用遗传投影寻踪插值模型所得结果比较客观、合理。     

基于投影寻踪原理的建筑业综合实力评价分析

在分析影响建筑业综合实力因素的基础上,选择了规模效益水平、技术装备水平、效率水平三个方面共12个评判指标,建立了建筑业综合实力评价的投影寻踪分类模型（PPC）,并利用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)求解最佳投影方向.根据投影值的大小对地区建筑业综合实力进行评价分析.PPC模型具有稳健性好、投影值准确度高、评价结果较为客观等优点,为建筑业综合实力评价提供了一条新的方法与思路.     

基于RAGA的投影寻踪模型在土壤重金属污染评价中的应用

将投影寻踪分类模型(PPC)应用于土壤环境质量综合评价中,利用基于实码的加速遗传算法(RAGA)来优化投影方向,将多维数据指标转换成低维子空间,通过寻求最优投影方向来计算投影函数值,从而根据投影值的大小进行土壤综合评价。并结合实例进行了应用,其结果合理,避免了权重确定的人为干扰,为土壤环境质量评价提供了一条新的方法和思路。     

基于模拟退火算法对灌溉用地下水水质评价的投影寻踪分析

选择酸度、碱度和矿化度为评价因子,建立了灌溉用地下水水质评价的投影寻踪分析模型,采用模拟退火算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于某灌区灌溉水质的评价.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,为灌溉用水水质的评价提供了新途径.     

投影寻踪模型在企业盈利能力评价中应用

为尝试将投影寻踪模型应用于企业盈利能力评价,以家电行业上市公司为研究对象,运用投影寻踪模型对各家电上市公司盈利能力进行综合评价。结果表明,这一方法可有效排除人为因素的干扰,客观、迅捷,经与实际统计结果比对,结果可靠。     

基于高光谱遥感的湖泊水质富营养化状态评价

为提高湖泊水质富营养化状态评价的精度，提出了一种融合高光谱遥感和萤火虫算法（FA）改进极限学习机（Extreme learning machine,ELM）的湖泊水质富营养化状态评价方法。针对ELM模型性能受其初始输入权值和隐含层偏置参数选择的影响，将萤火虫算法应用于ELM模型参数寻优。结果表明，与PSO-ELM、GA-ELM、DE-ELM和ELM相比，FA-ELM可以有效提高水质富营养化评价的准确率，为湖泊水质富营养化状态评价提供了新的方法。