基于改进神经网络及地理信息系统空间分析的风暴潮经济损失评估

摘要：

台风风暴潮是影响中国最严重的海洋灾害之一,台风风暴潮经济损失的预评估对防灾减灾有重要作用.针对目前大量单机器学习模型评估效果不佳的问题,提出基于天牛须搜索(BAS)算法优化的反向传播(BP)神经网络及地理信息系统(GIS)空间分析的台风风暴潮经济损失评估模型.该模型在神经网络训练前,先利用BAS算法对神经网络的初始权值阈值进行优化,以提高网络的寻优精度;在网络输出计算结果后,借助GIS空间分析功能找出待评估台风风暴潮的相似样本,并用相似样本对待评估台风风暴潮进行结果调整;最后基于悲观、乐观估计思想,给出台风风暴潮经济损失预评估区间.计算结果表明,结合GIS空间分析调整能给出更有效的模型评估结果.

关键词：天牛须搜索、反向传播神经网络、地理信息系统、台风风暴潮、经济损失、预评估

所属期刊栏目：20

分类号：X43;P732(自然灾害及其防治)

资助基金：国家自然科学基金;国家科技支撑计划项目

在线出版日期：2020-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：9243-9247