【摘 要】
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利用新型蝙蝠算法(NBA)优化最大熵投影寻踪(MEPP)模型的最佳投影方向,提出NBA-MEPP水资源安全评价模型,并构建了蝙蝠算法(BA)-MEPP、人工蜂群(ABC)算法-MEPP和粒子群优化(PSO
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(201307102-006-01);院士工作站建设专项(2015IC013)
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利用新型蝙蝠算法(NBA)优化最大熵投影寻踪(MEPP)模型的最佳投影方向,提出NBA-MEPP水资源安全评价模型,并构建了蝙蝠算法(BA)-MEPP、人工蜂群(ABC)算法-MEPP和粒子群优化(PSO)算法-MEPP作为对比模型;从水资源禀赋、水量安全、效率安全以及水质安全4个方面提出了水资源安全评价指标体系和分级标准,并以云南省16个州市的水资源安全评价为例进行实例研究。研究结果表明,NBA算法寻优MEPP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均要优于BA、ABC和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。NBA-MEPP模型对德宏州的水资源安全评价为"安全",对丽江市的评价为"临界安全",对其他14个州市的评价为"较安全"。NBA-MEPP模型对16个州市的水资源安全评价结果与BA-MEPP模型的结果相同,但是在排序上存在着差异;与ABC-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。提出的模型及评价方法具有通用性,可为相关评价研究提供参考。
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