朱永军， 吴 琼， 湛忠宇

(江苏省水文水资源勘测局南京分局， 江苏 南京 210008)

1 研究背景

合理对水体质量进行分析评价能够为水质治理提供科学的方向，同时也是区域改善水环境的基础，目前，存在多种对水质进行评价的方法，传统的单因子评价法[1]以最差的水质指标所处等级作为评价结果，极易受到极端指标的影响，不能反映出真实情况；灰色理论[2]，模糊数学法[3]、层次分析法[4]在确定指标权重时往往忽略了因子之间的相互影响且主观性较强；传统主成分分析法[5-6]采用标准差对数据进行标准化，使得同类指标之间的方差为零，消除了指标之间的差异；传统的神经网络法[7]将所有的监测指标作为输入数据，增加了模型复杂程度，效率低下。本文针对水质评价中评价指标权重难以合理确定，评价模型过于复杂、评价结果不合理等问题，依据南京市六合区的水质监测资料，提出主成分分析与神经网络相结合的方法，以期为合理进行水质评价提供一种新思路。

2 研究方法

2.1 改进的主成分分析

主成分分析[8]的主要思想是利用正交变换对原始数据进行降维处理，找出一组线性无关的主成分，以此代表原始数据的大部分信息，一般分为以下几个步骤。

1)对原始数据进行标准化处理，消除量纲不同带来的影响。本文采用均值化方法对原始数据进行标准化，在保留同类变量间的差异信息的同时，消除量纲的干扰，计算公式为

ZXij=Xij/MeanXi

(1)

式中，ZXij为第i个指标的第j个数值标准化后的结果；……