| 基于主成分分析及RBF神经网络的浙江省台风灾害损失预测 |
| |
| 引用本文： | 叶小岭,梁伟,邓华.基于主成分分析及RBF神经网络的浙江省台风灾害损失预测[J].科技通报,2014(9). |
| |
| 作者姓名： | 叶小岭 梁伟 邓华 |
| |
| 作者单位： | 南京信息工程大学,南京,210044 |
| |
| 基金项目： | 公益性行业(气象)科研专项资助项目(GYHY201106040)；江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究资助项目(BY2011111)；江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)；江苏省研究生培养创新工程(CXZZ12_0514)。 |
| |
| 摘 要： | 本研究基于1953-2007年登陆或对浙江省有重大影响的台风历史案例数据,考虑影响台风灾害损失大小的主要因素有台风致灾因子、承灾体暴露性影响因子与承灾体脆弱性影响因子,运用主成分分析法对表示承灾体暴露性影响因素与承灾体脆弱性影响因素进行数据处理,提取主成分作为RBF神经网络模型的输入,从而建立预测模型。在2006年和2007年影响浙江省的2个台风的实际预测中,主成分RBF预测能够减少台风灾害损失的误差。因此,该模型可用于实际台风灾害损失预测,有效地提高预测台风灾害损失值的可靠性,对于浙江省乃至全国防灾减灾工作有着重大的实际意义。
|
| 关 键 词： | 台风灾害 损失预测 主成分分析 RBF神经网络 浙江 |
Forecasting of Typhoon Disaster Loss of Zhejiang Province Based on Principal Component Analysis and RBF Neural Network Model |
| |
| Ye Xiaoling,Liang Wei,Deng Hua.Forecasting of Typhoon Disaster Loss of Zhejiang Province Based on Principal Component Analysis and RBF Neural Network Model[J].Bulletin of Science and Technology,2014(9). |
| |
| Authors: | Ye Xiaoling Liang Wei Deng Hua |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | typhoon disaster loss forecasting principal component analysis RBF neural network Zhejiang province |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
