基于随机森林-投影寻踪法的生物滞留系统多目标评价方法

生物滞留系统性能受植物和介质土的影响显著,且各性能指标具有多样性和不相容性,而传统评价方法具有较强的主观性易导致评价结果出错.采用随机森林模型对原始数据进行特征筛选以降低数据维度,构建投影寻踪模型对不同植物和土壤的水力渗透性能和污染物去除性能进行多目标评价,并利用高鲁棒性的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行模型求解.植物评价结果表明,风车草为生物滞留系统的最佳植物,且评价结果与层次分析模型和BP神经网络模型方法相似;介质土评价结果表明,RST2(9.8％壤砂土+88.2％细砂+2％蛭石)为生物滞留系统的最佳介质土配置方案,且评价结果与传统投影寻踪法相似.研究结果证实了随机森林-投影寻踪(RF-PP)模型适用于生物滞留系统多目标评价.