投影寻踪分类模型在河道清淤工程方案优选中的应用-论文.pdf

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1、2014年第8期江苏水利投影寻踪分类模型在河追清淤工程方案优选巾的应用金玉洁王超王洁(南京市水利规划设计院有限责任公司，江苏南京210006)摘要：投影寻踪分类模型是一种分析和处理高维数据的高新数学分析模型，详细介绍了投影寻踪分类模型的本质及其建模方法，并引入南京某地河道清淤工程实例进行深入分析。结果表明，投影寻踪分类模型在河道清淤工程方案的优选中有较高的实用价值和应用前景，同时，研究成果可为今后河道清淤工程方案的优选提供有益参考。关键词：投影寻踪分类；模型；河道；工程；优选中图分类号：TV851文献标识码：A文章编号：1007—7839(

2、2014)08—0039—03高维数据处理的探索性数据分此，投影寻踪分类模型被认为是一种处理后得到nxp的数据矩阵：析方法从2O世纪7O年代以来不断用来分析和处理高维数据，尤其是处⋯XllX12k理非线性、非正态分布高维数据的一⋯涌现，投影寻踪分类模型是其中一种X21X22新的数据分析技术，它同时集合了统种新兴的、科学的、有深刻理论背景：：●●●：的方法[12]。其实质是利用计算机技⋯计学、数学和计算机科学，应用前景n1Xn2十分广阔3]。相对于其他数学分析术，通过把高维数据投影到低维子空式中：模型，如熵权系数模型、主成分分析间，寻找能够反

3、映原高维数据结构或max()一第i个指标的最大值；模型、灰色关联度分析模型等，投影者特征的投影，在低维空间研究数据min(xj)一第个指标的最小值。寻踪模型深刻的理论背景、科学的计结构，从而达到研究与分析高维数据(3)线性投影。投影实质上就是算依据及便捷的使用方法，使其应用的目的[13-14]。从不同的角度去观察数据，寻找能够优势更为凸显。目前，投影寻踪分类模2投影寻踪分类模型的建模方法最大程度地反映数据特征和最能够型在洪水分类，水资源利用效率评建模方法如下[-5_16]：充分挖掘数据信息的最优投影方向，价5，水质评价6，洪水灾情评估[，(

4、1)建立评价矩阵。设某河道清从而实现数据降维。笔者将高维数据生态环境质量评价8，水土资源9，淤工程方案有17,种，评价指标数目为P，投影到一维线性空间进行研究，因甚至在房地产评估[10中都得到了很第i种方案的第i个指标值为X,ij*则此，设单位向量n为一维线性投影方好的应用，取得了丰硕的成果。工程所有样本指标数据可以用nxp列的向，则矩阵投影到。上的一维投影方案的优选涉及很多因素，是典型的数据矩阵表示：特征值为如高维酉数据处■理问罾题，笔者将投影寻踪’分类模型应用于河道清淤工程方案‘=aj‘蛳(i=1，2，3⋯n；=j=l=●的优选，以南京

5、市江宁区横溪街道河：1，2，3。。)‘道清淤工程为例进行实例分析，旨在印(4)构造投影目标函数。综合投(2)无量纲化处理。为解决各指为今后河道清淤工程方案的优选提影指标值时，根据分类原则，投影值标值的量纲不同，对不同样本指标值供理论与实践依据。的散布特征尽可能满足如下要求：进行无量纲化处理：1投影寻踪分类模型的本质局部投影点尽可能密集，最好凝聚对数值越大越优的指标采取如传统的分析方法是假设数据服成若干点团；整体上投影点团之间下处理：从某种分布，在此基础上先假定、后模尽可能散开。即：使多元数据在一维拟，最后进行检验，这种分析方法实际—mlnX

6、,i，粕空间散布的类间距离Js和类内密度上是一种证实性数据分析方法_l。投同时取得最大值。因此，将投影目对数值越小越优的指标采取如影寻踪(projectionpursuit，简称PP)标函数表示为类间距离和类内密度下处理：采用一种全新的思维，即直接审视数的乘积：maxkXi}一xtij=——(xi*)-—m——in—(—x—i*)据，模拟数据结构，最后进行检验。因maxQ)=Sz‘Dz基金项目：公益性行业(农业)科研专项经费(200903001)。作者简介：金玉洁(1975一)，女，硕士研究生，工程师，主要从事水土资源规划及节水灌溉新技术研

7、究工作。2014年第8期江苏水利表1南京市横溪街道河道清淤工程方案个方面，优选出综合条件最优的河道于差异驱动原理的赋权法则容易受清淤工程方案极为重要。限于原始数据结构从而忽略决策者利用投影寻踪分类模型对表1的主观信息。投影寻踪分类模型偏向建模，其中，环境协调性、土地增值效于后者，因此，笔者认为，投影寻踪分益为“越大越优”指标，工程投资成类模型在河道清淤工程方案优选的本、占地及耗时为“越小越优”指标。研究中，一方面可考虑针对不同数据采用matlab7．1建立投影寻踪分类模结构进行模型的改良，另一方面，可型，在RAGA优化过程中选定父代初考虑将

8、其制作成普适软件，方便决策始种群规模为n=400，交叉概率Pc=者使用。0．8，变异概率=0．8，优秀个体数目参考文献：选定为20个，a-O．05，加速2O次，则l1』LinW，