实现投影寻踪方法，RAGA改进的遗传算法求解

论文研究-基于模糊投影寻踪聚类的洪灾评估模型.pdf,  针对洪水灾害样本集的复杂性、随机性以及差异性,本文将模糊聚类迭代理论与投影寻踪技术进行互补融合,构建了模糊投影寻踪聚类模型.该模型采用投影值标准差和投影值欧氏距离平方和来构造投影指标函数,避免了传统投影寻踪模型由于经验性选取密度窗宽导致过于主观的问题;将高维数据低维化后进行模糊聚类运算,再通过对最优投影方向的寻优进行投影寻踪聚类运算,降低了模糊聚类迭代的运算量,实现了两种模型的双重迭代聚类.误差分析及聚类有效性评价表明,互补融合后模糊聚类与投影寻踪聚类的双重迭代聚类使得聚类精度和效果也得到了较大提高;此外,除优化算法初始化参数外,模型无需预设其它参数,也不依赖于随机训练样本,可客观依据历史样本集内在规律来进行洪灾聚类评估.实例研究和方法比较表明,提出的模型计算简洁,且能有效处理洪灾评估中的随机、模糊等主客观不确定性,能够为洪灾风险管理提供科学的决策支撑.

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基于是实码加速遗传算法的投影寻踪模型的程序代码

投影寻踪算法的matlab代码，有4个m文件，结构很清晰 投影寻踪算法的matlab代码，有4个m文件，结构很清晰

投影寻踪是数据挖掘领域的一种重要方法，下面的源码使用遗传算法用于投影寻踪最佳投影向量的优化。

对银川市各地区水资源承载能力评估，基于投影寻踪模型和加速遗传算法的石羊河流域水资源承载力综合评价等资料介绍。

综合国力是一个国家基本实力的体现,综合国力评价方法研究是一重要课题,当前评价综合国力的方法不多,一般使用方法比较简单,且易受主观因素影响.综合国力评价涉及的评价指标较多,利用投影寻踪主成分分析综合评价法是一个科学合理的方法.本文给出投影寻踪主成分分析综合评价模型,并应用到综合国力的评价中.

投影寻踪聚类分析是根据设计的投影指标函数，并在相关约束条件下进行问题优化分析的过程.给出了用于求解投影指标函数的粒子群算法，并将构造的模型应用于森林承载力评价.仿真实验结果表明：与基于遗传算法优化的模型比较，基于粒子群优化的模型简单、容易实现并且没有许多参数需要调整；在应用上，基于粒子群优化的模型可获得更优的解，并可预计模型在森林承载力评价中具有重要的应用价值.

在（4）部分中包含以下模型： 排队论 神经网络 时间序列ARMA 投影寻踪综合评价 图论Dijkstra模型 图论floyd算法