投影寻踪在水环境评价中的应用—现代水文预报方法及应用

鉴于常规水资源系统等级评价方法需要根据先验知识预先设定评价函数的具体结构形式，难以适应复杂多变的实际评价系统，文献［6］用基于加速遗传算法的投影寻踪方法提出了一种非参数评价新方法（NGEM）。该方法无需假定评价函数的具体表达形式，直接挖掘评价标准数据本身所隐含的评价信息，能客观地确定各指标权重，用非参数回归方法建立评价函数，并用实例说明其应用价值。

由于水资源可持续利用程度综合评价需要综合考虑区域的社会、经济、资源、环境等各方面因素，是一个典型的多目标、多层次、多属性决策问题。文献［35］应用投影寻踪模型，通过加速遗传算法来寻求最优投影方向，将多维数据指标转换到低维子空间，根据优化出的一维投影值来计算各地区的水资源可持续利用程度，避免了权重确定的主观性问题，为水资源可持续利用程度综合评价提供了一条新的方法和思路。

文献［36］针对农业水资源利用效率评价指标的不相容问题，提出了农业水资源利用效率综合评价的遗传投影寻踪方法。通过最佳投影方向与评价指标的线性投影得到投影指标值，通过这一指标可以对样本进行统一评价和分类。利用该方法对甘肃省81 个县域单元的农业水资源利用效率进行综合评价，评价结果很好地反映了各评价指标对综合评价目标的贡献大小和方向以及各评价单元综合利用效率。(www.xing528.com)

文献［7］基于投影寻踪技术的基本原理和求解过程，建立了水质评价模型。将大样本数据应用到模型中，使模型的精度大大提高。模型既能根据样本本身寻求出各因子的重要程度，即客观权重，又能根据决策者对某个（些）影响因子的偏好，对样本进行分类，将遗传算法和传统优化方法相结合，以解决带约束问题能力差的问题，并将其用于建立的模型的目标函数优化中，解决了高维数据全局寻优的难题。

文献［26］分析了常用的水体质量评价模型的缺陷，提出了基于序列二次规划算法SQP（Sequential quadratic programming）的投影寻踪评价模型，并利用多项式插值的方法进行水质分类，取得了符合客观实际的评价结果。某水源地地下水质量评价结果表明：用投影寻踪方法可以揭示高维数据的结构特征；所建立的评价模型不仅简单、直观和易于理解，而且结果合理。为水源地的保护和合理利用提供了决策依据。