浅论投影寻踪法在生态城市评价中的应用(2)
2017-01-30 01:04
导读：基于实数的加速遗传算法(RAGA)的投影寻踪聚类评价(ProjectionpursuitclassiifcationevaluationmodelbasedonRAGA，PPCE)模型的分析过程包括以下4个步骤。 步骤1：评价指标值
基于实数的加速遗传算法(RAGA)的投影寻踪聚类评价(ProjectionpursuitclassiifcationevaluationmodelbasedonRAGA，PPCE)模型的分析过程包括以下4个步骤。
步骤1：评价指标值的归一化处理。
步骤2：构造投影指标函数。投影寻踪方法就是把P维数据综合成l维投影值。然后根据1维投影值进行分类。在求投影值时，要求投影值的散布特征为：局部投影点尽可能密集，最好凝聚成若干个点团；而在整体上，投影点团之间要尽可能散开。基于此，构造投影指标函数。
步骤3：优化投影指标函数。当各指标值的样本集给定时，投影指标函数只随着投影方向的变化而变化。不同的投影方向反应不同的数据结构特征，最佳投影方向就是最大可能暴露高维数据某类特征结构的投影方向，可通过求解投影指标函数最大化问题来估计最佳投影方向。这是一个复杂非线性优化问题，用常规优化方法处理较困难。模拟生物优胜劣汰规则与群体内部染色体信息交换机制的加速遗传算法是一种通用的全局优化方法，用它来求解上述优化问题较简便和有效。
步骤4：排序分类。根据步骤3求得投影值，并进行排序分类。
3投影寻踪评价法在石家庄生态城市测评中的应用
3．1数据的收集和处理指标体系含5个子系统，63个指标分量。数据来源主要有《石家庄统计年鉴》(2001—2007)，《石家庄年鉴》(2001～2006)，《中国环境年鉴》(2001～2005)，《河北环境统计公报
