【摘 要】
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鉴于水质评价中各指标的不确定性和模糊性,为了解决各单项水质指标评价结果的不相容问题,提高水质评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪分类模型。模
【机 构】
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昆明理工大学电力工程学院,大连普兰店市水利勘测设计院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,烟台市水利局
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目资助课题(30490235)
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鉴于水质评价中各指标的不确定性和模糊性,为了解决各单项水质指标评价结果的不相容问题,提高水质评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪分类模型。模型中密度窗口是求解局部密度的窗口半径,是由样本数据本身特性确定的局部宽度参数,主要通过试算或经验来确定,缺乏理论依据,该文对模型中密度窗口进行了理论改进,推导得出了计算的经验公式,时模型更具有科学性和稳定性。采用基于实码加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用投影方向信息研究了各评价指标对黄河水质的影响水平,取得了符合客观实际的分类结果,为黄河流域
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