基于BP神经网络和VSM的台风灾害经济损失评估

论文摘要

统计了对广东省造成直接经济损失的台风数据,包括致灾因子、孕灾环境和承灾体等评估因子,对数据进行无量纲化、归一化处理,作为验证模型的数据集。建立BP神经网络和空间向量模型(VSM)相结合的综合评估模型,利用BP神经网络进行初步预测,基于VSM对预测结果进行修正,从而构建台风灾害经济损失评估模型。将收集的历史台风经济损失数据分为训练和测试集,对模型进行训练和检验。经验证,采用BP神经网络和VSM相结合的台风灾害经济损失评估模型能够有效降低训练数据不足对评估结果的影响,平均误差率由30%降低到14%。

论文目录

• 1 资料来源
• 2 基于BP神经网络和VSM的台风灾害经济损失评估模型
•   2.1 BP神经网络预测
•   2.2 VSM （Vector Space Model） 调整
• 3 实验结果及分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 林江豪,阳爱民

关键词: 台风灾害,经济损失,神经网络,损失评估,广东

来源: 灾害学 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 气象学,经济体制改革

单位: 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广东外语外贸大学信息科学与技术学院

基金: 广州市哲学社会科学“十三五”规划2018年度课题(2018GZQN27)

分类号: F127;P429

页码: 22-26

总页数: 5

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