蝙蝠算法-投影寻踪模型在旱灾评估中的应用——以文山州为例

摘要

针对投影寻踪(PP)模型在实际应用中最佳投影方向α难以确定的不足,利用蝙蝠算法(BA)搜寻PP模型最佳投影方向α,提出BA-PP评估模型,并同PSO-PP模型作对比,以文山州1990-2013年旱灾评估为例进行实例研究,选取农作物受灾面积、成灾面积、粮食损失和经济作物损失4个旱灾评估基本指标,并利用旱灾投影系列均值Z及标准差σ构造旱灾评估分级标准对实例进行评估.结果表明:①BA算法收敛精度优于PSO算法,具有较高的寻优精度和全局寻优能力,将BA算法用于PP模型佳投影方向α的选取,可有效提高PP模型评估精度,避免最佳投影方向α寻优结果变化范围过大的缺陷;②BA-PP模型对文山州24 a来旱灾评估结果为特大旱灾3次,重大旱灾5次,较大旱灾16次,平均3 a发生一次重大旱灾,旱灾程度随时间呈增加趋势,且增加趋势显著.