基于RAGA的PPPCA模型在水资源配置方案中的应用

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为了解决日益突出的水资源供需矛盾并得到较为合理的水资源配置方案,将投影寻踪主成分分析模型(PPPCA)与加速遗传算法(RAGA)相结合,即利用PPPCA对配置过程中涉及的指标特征变量较多等问题进行降维处理,采用RAGA解决高维全局寻优问题,并将其应用于台兰河灌区水资源配置方案中。结果表明,采用加速遗传算法与投影寻踪主成分分析模型得出的配置方案合理、可行。 In order to solve the increasingly prominent contradiction between supply and demand of water resources and obtain a more reasonable water allocation plan, PPPCA is combined with accelerated genetic algorithm (RAGA), that is, PPPCA is used to measure the indexes involved in the configuration process More feature variables and other issues to reduce the dimension processing, the use of RAGA to solve high-dimensional global optimization problems, and its application to the Tailan Irrigation District water resources allocation program. The results show that the configuration scheme obtained by accelerated genetic algorithm and projection pursuit principal component analysis model is reasonable and feasible.
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