基于主成分的扬州市水资源承载力分析评价.pdf
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1、第卷第期水 利 科 学 与 寒 区 工 程V o l ,N o 年月H y d r oS c i e n c ea n dC o l dZ o n eE n g i n e e r i n gS e p,周卫东,夏桢妍基于主成分的扬州市水资源承载力分析评价J水利科学与寒区工程,():基于主成分的扬州市水资源承载力分析评价周卫东,夏桢妍(江苏省扬州市邗江区水利局水政监察大队,江苏 扬州 ;扬州市邗江区水利局,江苏 扬州 )摘要:文章以扬州市为例,在构建指标体系的基础上,构建基于B P NN的水资源承载力评价模型.针对B P NN中存在的问题,采用P C A对B P NN的输入向量进行降维和优化,
2、以降低模型的复杂度.利用蚁群算法和粒子群算法对B P NN模型进行改进.结果显示,研究提出的模型的评价准确率达到了 对扬州市的可持续发展提供理论支撑.关键词:主成分分析;水资源承载力;粒子群算法;B P NN;扬州市中图分类号:T V 文献标志码:A文章编号:()收稿日期:作者简介:周卫东(),男,江苏盐城人,工程师,研究方向为水政与水资源.E m a i l:c o m.采用主成分分析(P C A)和改进的B P神经网络(B P NN)模型对扬州市的水资源承载力进行评价,并利用蚁群算法(A C O)和粒子群算法(P S O)优化模型,以提高评估效率与评估精度,为扬州市的水资源利 用,以 及
3、扬 州 市 的 长 远 发 展 提 供 理 论支撑.基于P C A和改进B P N N的水资源承载力评价 水资源承载力评价指标体系构建以扬州地区为例,对当地水资源承载力进行评估.首先需要构建水资源承载力评价指标体系.在选取评价指标时,遵循以下几个原则:可评价性、有效性、易获取性及全面性等 .基于上述指标选取原则、扬州市具体情况,以及既有的水资源承载力相关研究结果 ,研究从水资源承载压力、水资源承载状态以及水资源承载响应等三个维度进行分析,构建了扬州市水资源承载力评价指标体系,如表所示.表中U压力维度是指扬州市现存的对水资源承载情况造成压力的某些因素,即会导致可用水资源总量减少的因素 .U状态维
4、度是指扬州市水资源承载力的现状,包括可用水总量、水环境状态等 .表扬州市水资源承载力评价指标体系维度名称维度代码指标名称指标代码人均水资源量X每单位耕地耗水量X压力U人均日耗水量X扬州市工业总耗水量X扬州市废水排放总量X扬州市人口密度X扬州市年降水总量X扬州市森林面积X状态U扬州市水资源总量X扬州市地表径流总量X 符合标准的水库库容比X 符合标准的河段占比X 每年环境投资占比X 符合标准的废水排放占比X 响应U废水处理占比X 重复使用的工业用水占比X 再生水回用率X 节水器使用占比X U响应维度是指当地政府为了保证水资源的可持续利用和发展而采取的措施、政策等 .基于改进B P N N的水资源承
5、载力评价模型将各项指标对应的数据输入到B P NN模型中进行训练和学习,实现水资源承载力的智能评价.但研究构建的指标体系中包含的指标较多,达到了 个.这意味着B P NN模型需要构建 个输入节点,从而导致模型的结构过于复杂,影响模型的输出精度和训练效率.为此,采用P C A进行主成分分析来提取公共因子,以降低输入向量的维数,提高模型的训练效率与输出精度.通过最大方差法对各个指标进行因子分析,获取因子贡献率,如表所示.表基于最大方差法的因子分析指标起始特征值提取平方和载入特征值单个累积/累积/特征值单个累积/累积/X X X X X X X X X X X X X X X X X X 在表中,共
6、提取公共因子个,其累加方差达到 ,表明这些公共因子能够有效地反映水资源承载力的具体情况.通过因子载荷分析,可以获取个公共因子所对应的指标.将与公共因子相对应的个指标作为输入向量输入到B P NN模型中,即可实现高效、精确的水资源承载力评价.实现了基于P C A的指标降维与优化.B P NN模型的性能极度依赖网络参数的选取,传统的人工选择参数策略效率低下,且难以确认选取参数是否为最优参数,从而影响到B P NN的性能.针对这一问题,采用蚁群算法来对其进行优化,寻找最优参数.但A C O算法存在早熟,过早收敛的问题,这会导致A C O算法最终输出的参数并非最优参数.针对这一缺陷,通过遗传算法(GA
7、),使得A C O算法在迭代前的初始信息素浓度具有最佳分布,如式():jIn()()jIn()jIn()jIn()mkkjIn()()式中:j(In)为初始信息素浓度的最佳分布;为信息素挥发系数;kj(In)为A C O中的第k个个体在此次循环集合中的第j条路径上的信息量;In为B P NN的各项参数集合.GA A C O能够显著提升B P NN的模型精度,但对模型的效率提升不明显.为此,研究提出一种引入了收缩因子的粒子群算法,来优化B P NN的训练过程,如式():Vn iVniCr a n d()(Pb e s t iXni)Cr a n d()(Gb e s t iXni)()式中:为一
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