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城市群综合承灾能力评价的RAGA-PP模型

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为解决已有模型普遍存在的难以动态评价非线性寻优的现实问题,引入投影寻踪(PP)模型进行城市群综合承灾能力评价,并运用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化辅助多维数据空间拓扑结构的投影方向,对长三角城市群(YRDUA)地区进行实证研究.结果表明:RAGA-PP模型与典型的熵权法(EWM)、灰色关联分析法(GRA)评价结果具有高度一致性,且RAGA-PP评价结果更符合实际,表明RAGA-PP模型具有较强的精确性、稳健性和抗干扰性,不仅能够聚焦于优秀个体的取值区间来实现全局搜索和加速评估,也在较大程度上避免传统方法长期存在的权重设置主观性较强、高维数据不易处理的现实问题;另外,各子系统维度的目标投影值平均水平排序为:抗灾维度＞防灾维度＞救灾维度＞恢复维度,表明抗灾维度指标对综合承灾力影响程度最大.
RAGA-PP model for comprehensive disaster-bearing capacity evaluation of urban agglomerations

夏陈红、翟国方

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南京大学建筑与城市规划学院,江苏南京210093

综合承灾能力 基于实数编码的加速遗传算法(RAGA) 投影寻踪(PP)模型 投影方向 长三角城市群(YRDUA)

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.04.0936

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2023.33(4)
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