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《华南理工大学》 2016年
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台风灾害损失预测方法研究

李志娟  
【摘要】:广东省地处于全球热带气旋发生最频繁的区域:西北太平洋和南海地区,受台风影响严重。在防台减灾决策过程中,灾害损失预测是其中的一个重要环节。长期以来,灾害损失预测的研究始终是我国台风防灾减灾工作中比较薄弱的环节。灾情预估失准导致防灾减灾决策失误的事件屡见不鲜。因此,不断提升台风灾害损失预测研究水平是当前防台减灾工作的当务之急。因此全面、准确、及时、科学地预估台风灾情,具有重要的现实意义。在学习和研究国内外台风灾害损失预测和评估的研究成果的基础上,本文建立了基于BP神经网络台风灾害损失预测模型,针对其收敛速度慢、易陷入局部最优值、预测精度不高的缺点,选用自适应变异粒子群算法对BP神经网络进行优化,得到可靠的台风灾害损失预测模型。本文是对广东省台风特征分析、灾害损失评估因子的选取、灾害损失预测构建中的一些关键问题作了以下几个方面的研究:(1)研究台风灾害损失预测评估因子的选取,有受灾区的社会经济因素,台风强度因素,包括最低气压、持续时间、影响范围等。特别提出对台风的风雨描述从点提升到面,除了记录台风大风和降雨的极值以外,还要有风雨的分布和范围情况。(2)建立广东省台风灾害数据库。数据库是包含台风的气象数据、灾害损失数据的综合数据库,以及广东社会经济数据等。从《广东统计年鉴》、《热带气旋年鉴》、中国气象科学数据共享服务网等,多渠道获取原始数据。(3)台风灾害损失预测模型研究。如何提高模型的准确性,是本文的主要研究内容。分别采用BP神经网络和基于自适应变异PSO优化的BP神经网络模型作为台风灾害损失预测的方法。(4)采用本文构建的台风灾害损失预测模型,设计和开发基于Web页的广东台风灾害损失预测系统,以期为广东省防台减灾工作提供信息支持。我国台风灾害损失预测应该分区域来研究。本文选取广东省为研究对象,通过分析广东省地理环境、气候特征、社会经济状况、台风的特征等因素,选取12个评估因子,构建基于BP神经网络和基于自适应变异PSO优化的BP神经网络模型作为台风灾害损失预测的方法。预测结果表明,两种方法的均能得到可靠的预测结果,而基于自适应变异PSO优化的BP神经网络模型更为优越。两种方法的预测结果,可以为广东防台减灾工作提供决策信息支持。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P444;P429

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