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        基于投影尋蹤模型的水質(zhì)綜合評價

        2011-04-19 07:35:14
        地下水 2011年4期
        關(guān)鍵詞:水質(zhì)評價高維投影

        王 暄

        (新疆巴州水利水電勘測設(shè)計院,新疆庫爾勒 841000)

        0 前言

        水質(zhì)評價是水環(huán)境管理和決策的重要組成部分。水質(zhì)評價結(jié)果通常由多個非線性指標(biāo)決定,僅依據(jù)某項指標(biāo)得出的評價結(jié)論往往不相容,因此需建立多因素評價體系的水質(zhì)評價模型。目前,關(guān)于水質(zhì)評價方法主要有均值法[1]、灰色聚類法[2]、模糊綜合評判法[3]、物元可拓法[4]等,從不同方面研究水質(zhì)評價方法,各有優(yōu)缺點。均值法忽略了各指標(biāo)的重要程度的差異,灰色聚類法、模糊綜合評判法、物元可拓法在指標(biāo)權(quán)重獲取方面受到樣本容量的限制,因而對評價結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。本文采用投影尋蹤模型(Projection Pursuit Model,簡稱PPM),確定樣本投影過程中的最佳投影方向并進行線性投影,客觀確定各因子的權(quán)重,將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維空間的綜合投影值,從而實現(xiàn)水質(zhì)的綜合評價。

        1 投影尋蹤綜合評價模型[5]

        投影尋蹤方法的基本思想是:利用計算機技術(shù),把高維數(shù)據(jù)通過某種組合,投影到低維(1~3維)子空間上。然后通過優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù),求出能反映原高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或特征的投影向量,在低維空間上對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行分析,以達到研究和分析高維數(shù)據(jù)的目的。其建模過程包括如下步驟:

        (1)評價指標(biāo)值的歸一化

        設(shè)研究方案集為:

        其中:x*(i,j)為第i個方案第j個評價指標(biāo)值;n,p分別為方案的數(shù)目和評價指標(biāo)的數(shù)目。

        對越小越優(yōu)型評價指標(biāo)可采用如下進行極值歸一化處理:

        式中:xmin(j)、xmax(j)分別為方案集中第j個評價指標(biāo)的最小值和最大值。通過式(1)和式(2)得到的x(i,j)統(tǒng)一為[0,1]區(qū)間上的評價指標(biāo)。

        (2)構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)

        PP模型就是把 p維數(shù)據(jù) {x(i,j)|j=1,2,…,P}綜合成以a=(a(1),a(2),…,a(p))為投影方向的一維投影值。

        然后根據(jù) {z(i)|i=1,2,…,n}的一維散布圖進行方案優(yōu)選,式(3)中a為單位長度向量。

        在綜合投影值時,要求投影值z(i)的散布特征應(yīng)為:局部投影點盡可能密集,最好凝聚成若干個點團;而在整體上投影點團之間盡可能散開?;诖耍队爸笜?biāo)函數(shù)可構(gòu)造為:

        式中:Sz為投影值z(i)的標(biāo)準(zhǔn)差,Dz為投影值z(i)的局部密度,即

        式中:Ez為系統(tǒng) {z(i)|i=1,2,…,n}的均值;R為局部密度的窗口半徑,它的選取既要使包含在窗口內(nèi)的投影點的平均個數(shù)不能太少,避免滑動平均偏差太大,又不能使它隨n的增大而增加太高,R可以根據(jù)試驗來確定,一般可取值為0.1Sz;距離rij=|z(i)-z(j)|;u(R-rij)為為一單位階躍函數(shù),當(dāng)t≥0時其函數(shù)值為1,當(dāng)t<0時其函數(shù)值為0。

        (3)優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)

        當(dāng)方案集給定時,投影指標(biāo)函數(shù)Q(a)只隨投影方向a的變化而變化。不同的投影方向反映不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征,最佳投影方向就是最大可能暴露高維數(shù)據(jù)某類特征結(jié)構(gòu)的投影方向。通過求解投影指標(biāo)函數(shù)最大化問題可估計最佳投影方向,即:

        這是一個以 {a(j)|j=1,2,…,P}為優(yōu)化變量的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題,用常規(guī)優(yōu)化方法處理較困難。模擬生物優(yōu)勝劣汰規(guī)則與群體內(nèi)部染色體信息交換機制的加速遺傳算法是一種通用的全局優(yōu)化方法,用它來求解上述問題十分簡便和有效。

        (4)分類

        把由步驟3求得的最佳投影方向a*代入式(3)后即得各方案的投影值z*(i),顯然z*(i)值越大對應(yīng)的方案i越優(yōu)。對z*(i)值從大到小排序,最大的z*(i)值所對應(yīng)的方案i就是最優(yōu)方案。

        2 案例分析

        本文運用投影尋蹤模型,根據(jù)文獻[6]數(shù)據(jù),對河流水質(zhì)進行綜合評價。

        2.1 評價指標(biāo)的確定

        根據(jù)該河流實際情況選擇評價指標(biāo)為:高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)、化學(xué)需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、揮發(fā)酚和總磷(TP)五個指標(biāo)作為評價因子(見表1)。水質(zhì)評價標(biāo)準(zhǔn)采用《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3838-2002)。各個采樣點的污染指標(biāo)實測值見表2。

        表1 地表水水質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn) mg/L

        表2 賈魯河主要污染物檢測值 mg/L

        2.2 問題的求解

        根據(jù)(1)~(9)式,得出最佳投影方向:=(0.411 6,0.208 9,0.591 6,0.023 3,0.660 6),把分別乘以表3 中各指標(biāo)優(yōu)度值,即得各方案的投影值(見表3)以及水質(zhì)類別臨界點投影值(見表4)。

        表3 各樣本評價指標(biāo)優(yōu)度值

        表4 水質(zhì)類別臨界點投影值

        根據(jù)各監(jiān)測斷面的投影值可得水質(zhì)的優(yōu)劣排序(見表3),其評價結(jié)果與文獻[6]的評價結(jié)果基本一致,但投影尋蹤評價直接采取各樣本的原始數(shù)據(jù)進行分析,結(jié)果更為合理。

        3 結(jié)論

        (1)將多維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維指標(biāo)值時,可能會造成部分?jǐn)?shù)據(jù)之間所隱含信息的丟失,對結(jié)果產(chǎn)生一定的影響,因此應(yīng)選擇合適的數(shù)據(jù)處理方法。

        (2)投影尋蹤模型將指標(biāo)體系(高維數(shù)據(jù))投影到一維子空間上,建立投影尋蹤模型,通過運算,尋找最佳投影方向,形成評價指標(biāo)值,按大小進行排序。避免了模糊綜合評判、理想解法等方法指標(biāo)賦權(quán)的干擾,克服了傳統(tǒng)方法的不足。

        (3)最優(yōu)投影值能夠在一定程度上反映水體各評價指標(biāo)影響程度的大小。同時,計算簡單可行。模型準(zhǔn)確反映了水體質(zhì)量等級與投影值之間的非線性對應(yīng)關(guān)系,等級劃分界限清晰,為地表水質(zhì)量評價研究領(lǐng)域提供了新的思路和方法。

        [1]王娟,高原.水環(huán)境質(zhì)量評價3種方法的應(yīng)用對比[J].工業(yè)安全與環(huán)保,2007,33(2):16 -17,64.

        [2]王洪梅,盧文細(xì),辛光,等.灰色聚類法在地表水水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].節(jié)水灌溉,2007(5):20-22.

        [3]仲少云,王慶,金秉福.模糊綜合評判法在芝罘灣水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].海洋湖沼通報,2007(2):57-61.

        [4]孫秀玲,馬惠群,曹升樂.改進的可拓方法及其在水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].人民黃河,2006,28(7):30 -31,37.

        [5]李祚泳.投影尋蹤技術(shù)及其應(yīng)用進展[J].自然雜志,1997,19(4):224-227.

        [6]穆征,王方勇,李靜,等.基于模糊綜合評價模型的河流水質(zhì)綜合評價[J].水力發(fā)電,2009,35(4):11-13.

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