本文關(guān)鍵詞：PPDC模型的修正及其在風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著全球氣候的變化,海洋災(zāi)害頻繁發(fā)生,其對沿海地區(qū)造成的損失規(guī)模不斷擴(kuò)大,嚴(yán)重威脅著該地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展以及公共安全。在這種情況下,防災(zāi)減災(zāi)及災(zāi)害補(bǔ)償工作日益受到國家和各級政府的重視,災(zāi)害的風(fēng)險管理及監(jiān)測預(yù)警也提升到國家公共安全與社會穩(wěn)定的戰(zhàn)略層面。海洋災(zāi)害的風(fēng)險評估及區(qū)劃問題成為關(guān)系沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略問題,關(guān)系到我國海洋強(qiáng)國戰(zhàn)略和區(qū)域發(fā)展總體戰(zhàn)略的成功實(shí)現(xiàn)。因此,開展海洋災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃工作對于摸清我國海洋防災(zāi)減災(zāi)底數(shù),最大限度規(guī)避災(zāi)害風(fēng)險具有十分重要的意義。本文選取風(fēng)暴潮作為主要災(zāi)種,以沿海11個省市為研究對象,采用粗糙集和修正的投影尋蹤動態(tài)聚類模型對災(zāi)害的風(fēng)險進(jìn)行區(qū)劃分析。文章首先界定風(fēng)暴潮災(zāi)害和風(fēng)險區(qū)劃的相關(guān)概念,并在此基礎(chǔ)上闡述了風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險的形成機(jī)理以及后文所要借鑒的災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃理論；其次是對投影尋蹤動態(tài)聚類方法的修正,其主要是用遺傳算法和粒子群算法結(jié)合所形成的混合算法來優(yōu)化投影尋蹤動態(tài)聚類模型中的投影指標(biāo),實(shí)現(xiàn)對該模型的修正；然后,在對沿海省市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險辨識以及風(fēng)險要素因子分析的基礎(chǔ)上,綜合考慮災(zāi)害風(fēng)險相關(guān)理論及指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)原則,建立較為全面的沿海地區(qū)風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)體系；最后,基于粗糙集理論篩選指標(biāo)以確立的最終指標(biāo)體系,利用修正的投影尋蹤動態(tài)聚類模型對沿海11省市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險進(jìn)行區(qū)劃分析。結(jié)果顯示：沿海11省市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險主要分為三類,廣東和福建歸為一類,屬于風(fēng)暴潮災(zāi)害高風(fēng)險地區(qū)；山東、浙江、海南和廣西歸為一類,屬于風(fēng)暴潮災(zāi)害中風(fēng)險地區(qū)；江蘇、天津、遼寧、河北和上海歸為第三類,屬于風(fēng)暴潮災(zāi)害低風(fēng)險地區(qū)。論文在以下方面進(jìn)行了創(chuàng)新性探討：一是區(qū)別于以往風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)體系的建立,本文引入粗糙集理論消除冗余指標(biāo),確立出最為簡潔且能反映災(zāi)害風(fēng)險的最終指標(biāo)體系,提高了風(fēng)險評價的有效性；二是針對單一算法(如粒子群算法)優(yōu)化投影尋蹤動態(tài)聚類模型中的投影指標(biāo)函數(shù)時所存在的缺陷,本文利用混合算法來優(yōu)化其投影指標(biāo)函數(shù),避免了采用單一算法時易陷入局部最優(yōu)的困境,有效提高了尋優(yōu)的精度和速度,實(shí)現(xiàn)了對該模型的修正,同時也提高了風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)暴潮災(zāi)害 風(fēng)險區(qū)劃 投影尋蹤動態(tài)聚類模型(PPDC) 粗糙集理論(RST) 混合算法
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P731.23
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 0 引言11-24
• 0.1 選題的背景及意義11-13
• 0.1.1 選題背景11-13
• 0.1.2 選題意義13
• 0.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-20
• 0.2.1 災(zāi)害風(fēng)險要素研究進(jìn)展13-16
• 0.2.2 災(zāi)害風(fēng)險評估研究進(jìn)展16-18
• 0.2.3 災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究進(jìn)展18-19
• 0.2.4 投影尋蹤方法研究進(jìn)展19
• 0.2.5 總結(jié)與述評19-20
• 0.3 研究內(nèi)容與框架20-23
• 0.3.1 研究思路與結(jié)構(gòu)20-22
• 0.3.2 研究方法22-23
• 0.4 論文的創(chuàng)新與不足23-24
• 0.4.1 論文的創(chuàng)新23
• 0.4.2 論文的不足23-24
• 1 研究的相關(guān)理論基礎(chǔ)24-35
• 1.1 基本概念的界定24-26
• 1.1.1 風(fēng)暴潮災(zāi)害24
• 1.1.2 風(fēng)險區(qū)劃24-26
• 1.2 風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險的形成機(jī)理26
• 1.3 災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的基本原理26-29
• 1.3.1 災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的目的26-27
• 1.3.2 災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的原則27-28
• 1.3.3 災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的思路和方法28-29
• 1.4 粗糙集理論29-34
• 1.4.1 粗糙集的基本概念29-32
• 1.4.2 知識約簡的基本方法32-34
• 1.5 本章小結(jié)34-35
• 2 投影尋蹤動態(tài)聚類的修正35-47
• 2.1 投影尋蹤動態(tài)聚類的原理35-38
• 2.1.1 PPDC的思想35-36
• 2.1.2 PPDC模型的建立36-38
• 2.2 混合算法的原理38-44
• 2.2.1 遺傳算法的思想與流程38-40
• 2.2.2 粒子群算法的思想與流程40-42
• 2.2.3 遺傳算法和粒子群算法的優(yōu)劣42-43
• 2.2.4 混合算法的實(shí)現(xiàn)43-44
• 2.3 基于混合算法優(yōu)化的投影尋蹤動態(tài)聚類44-46
• 2.4 本章小結(jié)46-47
• 3 沿海省市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃指標(biāo)體系設(shè)計(jì)47-59
• 3.1 沿海省市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險辨識47-50
• 3.1.1 風(fēng)暴潮災(zāi)害概況47-48
• 3.1.2 研究區(qū)域概況48-50
• 3.2 沿海省市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險要素分析50-52
• 3.2.1 危險性分析50
• 3.2.2 承災(zāi)體易損性分析50-52
• 3.3 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的原則52-53
• 3.3.1 科學(xué)性原則52
• 3.3.2 完備性原則52-53
• 3.3.3 可行性原則53
• 3.4 指標(biāo)體系的初步建立53-58
• 3.4.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建53-55
• 3.4.2 指標(biāo)的釋義55-58
• 3.5 本章小結(jié)58-59
• 4 沿海省市風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的實(shí)證研究59-74
• 4.1 基于RST的指標(biāo)集簡化59-64
• 4.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及離散化59-61
• 4.1.2 最終指標(biāo)體系的建立61-64
• 4.2 基于修正PPDC的風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險測度64-71
• 4.2.1 風(fēng)險評價值的計(jì)算64-68
• 4.2.2 風(fēng)險等級的劃分68-71
• 4.3 風(fēng)險區(qū)劃的結(jié)果分析71-72
• 4.4 本章小結(jié)72-74
• 5 結(jié)論與展望74-76
• 5.1 結(jié)論74
• 5.2 未來研究展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-79
• 致謝79
• 個人簡歷79
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果79

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1 宋紅霞,劉紅珍,汪習(xí)文,高文永;黃河河口三角洲風(fēng)暴潮災(zāi)害特點(diǎn)及其預(yù)防對策[J];海岸工程;2000年04期

2 馬經(jīng)廣;“尤特”0104號臺風(fēng)暴潮分析[J];廣東水利水電;2003年01期

3 王成剛,王得軍;天津市沿海風(fēng)暴潮成因及防御對策分析[J];海河水利;2004年04期

4 胡德寶;龔茂s，

本文編號：290526