AGPSO-MEPP模型在云南省水安全动态评价中的应用

• 作者: 祝秀信
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水安全 最大熵投影寻踪 指标体系 自治粒子群优化算法 加速粒子群优化算法 惯性权重线性递减粒子群优化算法 粒子群优化算法 云南省
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 91-97,104
• 页数: 8页
• 分类号: TV213.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2017.03.18

摘要

从生命安全、经济安全、社会安全和生态安全4个方面选取20个指标构建区域水安全动态评价指标体系和分级标准.利用自治粒子群优化(AGPSO)算法寻优最大熵投影寻踪(MEPP)技术最佳投影方向,提出AGPSO-MEPP水安全评价模型,并分别构建加速粒子群优化(APSO)算法、惯性权重线性递减粒子群优化(LDWPSO)算法和基本粒子群优化(PSO)算法-MEPP模型作对比模型对云南省2006-2015年及2020年水安全进行评价.结果表明:AGPSO寻优MEPP目标函数获得的最优值、最差值、平均值和标准差均优于APSO、LDWPSO和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力;AGPSO-MEPP模型对云南省2006-2013年水安全评价为"不安全",2014-2015年评价为"基本安全",2020年评价为"安全".2006-2015年的10年间云南省水安全随时间呈提升趋势,且提升趋势显著;AGPSO-MEPP模型对云南省水安全评价结果与APSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与LDWPSO-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异.其中,与PSO-MEPP模型的评价及排序结果差异最为显著,表明算法的极值寻优能力决定着评价精度的高低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝秀信		2	4	2.0	2.0