根据文献整理出本文构建投影寻踪分类模型所需要的三个指标，分别是闪电密度(次·km-2·a-1)、人口密度(人·km-2)和GDP(万元·km-2)。北京市18个区县的三个指标水平见表1。

    使用DPS数据处理系统，按要求录入北京18个区县的3个指标，使用加速遗传算法进行投影寻踪分类模型的构建，计算得到各区县的雷电灾害风险投影值。根据文献的风险等级标准进行了各区县风险等级划分(风险指标在0.85～1.00间为强风险，0.50～0.8为高风险，0.25～0.50为中风险，0.00～0.25为低风险)。同时，为了与各区县的雷电灾害实际发生频率进行更好的对比，根据文献公式(风险估算值=投影值*各区县1km2范围内的建筑面积)对雷电灾害风险程度进行估算。结果显示，北京18个区县中，西城区是强风险地区，高风险地区的有东城区、崇文区、宣武区等5个地区，怀柔区和延庆县未中风险地区，低风险地区有10个区县，见表2。

    2.2与层次分析模型的结果比较 通过将投影寻踪分类模型所得的投影值与层次分析模型计算结果进行比较，可发现两者的分析结果存在一定差异 ...... 濡傛灉鎮ㄥ湪浣跨敤鎵嬫満绛夋祦瑙堟椂鏃犳硶鏌ョ湅鎴栦笅杞藉叏鏂囷紝鍙兘鏄鎼滅储寮曟搸澶辩湡鈥滆浆鐮佲€濓紝璇风偣鍑诲睆骞曟渶涓嬫柟鐨勨€滅數鑴戠増鈥濇垨鈥滃師缃戦〉鈥濊闂€�


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