通过对传统投影寻踪技术的分析,本文提出了多种改进的投影寻踪新技术,由于水土资源存在高维、非线性、实测数据信息不完整等特征,本文建立了投影寻踪在综合评价和预测等方面的新模型,较好地解决了水土资源中的多元复杂性问题。本文取得了以下三方面的创新成果:1.本文用基于实数编码的加速遗传算法给出了投影寻踪方法中优化投影方向的新算法,新算法简化了传统投影寻踪模型技术中复杂程序的实现过程,更有利于投影寻踪技术的推广应用。2.在水土资源分类和综合评价中,根据评价样本自身的结构特性或一定的评价标准的结构特性,本文建立了基于多种投影指标函数的投影寻踪聚类模型,当采用标准差和局部密度来构造投影指标函数时,推导得出了投影寻踪聚类模型中唯一的参数——密度窗宽的计算的经验公式;针对评价样本指标间存在多重相关性问题,本文建立了投影寻踪主成分分析。3.在水资源预测中,根据预测对象与预测因子间相互作用关系,本文建立了投影寻踪回归模型、投影寻踪门限回归模型、基于神经网络的投影寻踪耦合模型、基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型和基于偏最小二乘回归的神经网络投影寻踪耦合模型。根据预测对象自身的结构特性,本文建立了投影寻踪自回归模型和基于神经网络的投影寻踪自回归耦合模型。各预测模型能从不同角度解决了水资源预测中的高维复杂性问题,开阔了建立水资源预测模型的新思路。综上所述,投影寻踪体现了辨证法中的主要矛盾的思想,本文将其用于水土资源的多元复杂性研究,取得满意结果,为解决当前某些实际问题提供新技术,为水土资源系统研究提供了新思路。