文献类型：期刊文章

作　　者：江斯琦[1] 刘强[1]

JIANG Si-qi;LIU Qiang(College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

机构地区：[1]中国海洋大学工程学院土木工程系,青岛266100

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家自然科学基金(41072176,41371496);国家科技支撑计划项目(2013BAK05B04)。

年　　份：2020

卷　　号：20

期　　号：22

起止页码：9243-9247

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：X43] P732[海洋科学类;海洋工程类]