针对年径流丰枯特性同时取决于径流本身大小和年内时程分配的特点,利用一种基于Lévy飞行策略改进的蝙蝠算法(Lévy Bat Algorithm,LBA)搜索投影寻踪模型(Projection Pursuit,PP)最佳投影方向a,提出LBA-PP年径流丰枯分类模型,...针对年径流丰枯特性同时取决于径流本身大小和年内时程分配的特点,利用一种基于Lévy飞行策略改进的蝙蝠算法(Lévy Bat Algorithm,LBA)搜索投影寻踪模型(Projection Pursuit,PP)最佳投影方向a,提出LBA-PP年径流丰枯分类模型,并构建粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法-PP模型,与LBA-PP年径流丰枯分类模型对比,以云南省西洋站为例进行实例研究。结果表明:LBA算法寻优能力优于PSO算法,具有较高的收敛精度、较好的稳健性能和全局寻优能力。利用LBA算法寻优PP模型最佳投影方向a,不但提高了PP模型的分类精度,而且为PP模型最佳投影方向的选取提供了新的途径和方法。LBA-PP模型同时考虑了年径流大小及年内时程分配信息,其分类结果较常规方法更科学、客观。展开更多