本文關鍵詞： 風暴潮 損失預評估 支持向量機 BP神經網絡 組合預測　出處：《海洋環(huán)境科學》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：風暴潮災害是影響我國最嚴重的海洋災害,風暴潮災害損失的預評估對防災減災有重要作用。本文選用2002~2014年的40組風暴潮歷史災情資料進行試驗,首先建立風暴潮災害損失評估指標體系并用灰色關聯分析法對指標進行篩選,然后采用最優(yōu)權重組合將支持向量機和BP神經網絡進行組合預測分別對風暴潮直接經濟損失和受災人口數進行預測,并與單一預測方法進行對比,發(fā)現組合預測方法可以降低誤差,提高損失預測的準確性,建立風暴潮災害損失預評估模型,為決策者進行預警信息的發(fā)布提供有效依據。
[Abstract]:Storm surge disaster is the most serious marine disaster in China, and the pre-assessment of storm surge disaster loss plays an important role in disaster prevention and mitigation. 40 groups of historical disaster data of storm surge from 2002 to 2014 are selected in this paper. First of all, the index system of storm surge disaster loss assessment is established, and the grey relational analysis method is used to screen the index. Then the combination of support vector machine and BP neural network is used to forecast the direct economic loss of storm surge and the number of affected population respectively and compared with the single forecasting method. It is found that the combined forecasting method can reduce the error, improve the accuracy of the loss prediction, establish the pre-assessment model of storm surge disaster loss, and provide an effective basis for the decision makers to release the early warning information.
【作者單位】： 中國海洋大學工程學院土木工程系;
【基金】：國家自然科學基金(41072176,41371496) 國家科技支撐計劃項目(2013BAK05B04)
【分類號】：P731.23

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本文編號：1514607