怪潮灾害评估方法研究
发布时间：2021-08-08 23:38
国务院新闻办公室于2009年5月11日发表了《中国的减灾行动》白皮书，书中指出，中国的自然灾害呈现灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等四大特点。由于特殊的地理位置和复杂的潮汐，南通沿海尤其是如东沿海容易形成怪潮，给当地渔民的生命与财产造成巨大损失。灾害评估是灾害的预测、防治乃至灾害补偿研究的基础。只有掌握快速准确的自然灾害的评估方法，才能有效的开展防灾减灾的工作，减少当地渔民的损失。针对不同的研究角度和评估目的灾害评估可概括为灾害风险评估、损失评估、生态环境评估和防灾工程的减灾效益评估等。灾害损失评估一般分为两个阶段，第一灾害损失评估指标体系的建立；第二灾害损失定量评估方法的选择以及应用。灾害损失评估是计算机技术与灾害学理论相结合的典型应用。如何通过计算机技术快速准确的解决灾害损失评估，在业界还没有形成统一的标准。本文通过对江苏北部地区经常发生的怪潮灾害进行快速准确评估，为防灾减灾以及辅助决策提供基础支撑。本文的工作主要有以下三个方面：1)提出了苏北浅滩怪潮灾害的评估指标。结合中国自然灾害尤其是海洋灾害的评价标准、安全事故等级划分标准以及南通市1959-2008年安全事故统...
【文章来源】：上海海洋大学上海市
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人工神经元的模型
atio=0.7;io=0.15;tio=0.15;nd,valInd,testInd] = dividerand(40,trainRatio,valRatio,testRatio)序后的训练样本，测试样本以及变化样本的输入向量的代。取得乱序后的训练样本，测试样本以及变化样本的期望输向量的代码同理。验中，为了找出最好的 BP 神经网络模型，由于隐含层数目法和公式，本文采用隐含层数目逐次尝试方法，从隐含层数行了多次实验，并且对隐含层数目确定的每一次网络训练，均法，以求得最好的训练效果和识别效果。每改变一次隐含层达到了 20 次，平均迭代步骤为 350 步。多次试验后，达到的最好水平的网络进行了保存，该网络模下图所示：
图 4-4 仿真结果与实际结果对比Fig.4-4 The simulation results and the practical results contrast防止每次训练效果都不一样，采用将训练好的网络进行保存码为：save ADIE20C net 将文件保存为 ADIE20C，并在下次使行应用。好的网络各个参数如下描述：到隐层权值矩阵 W1，其中 W1ij表示输入层节点 i 到隐层节点 [ 1.1804 2.2494 -7.1933 -5.27420.7942 -0.0280 1.2029 -0.3521.6838 2.0970 1.5520 0.3756.0981 0.8870 -0.7949 -6.4443.1595 1.1827 0.9220 -1.5454 ]到输出层权值矩阵W2，其中W2ij表示隐层节点i到输出层节点[ 0.3811 -0.0618 1.6690 -2.7354 3.4373
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于信息融合的自然灾害等级评估方法研究[J]. 龚日朝,王爱平,刘玲. 中国安全科学学报. 2010(11)
[2]一种快速且全局收敛的BP神经网络学习算法[J]. 胡洁,曾祥金. 系统科学与数学. 2010(05)
[3]基于GIS的BP神经网络洪涝灾害评估模型研究[J]. 单九生,徐星生,樊建勇,管珉. 江西农业大学学报. 2009(04)
[4]模糊灰色理论在金属矿山地质灾害评估中的应用[J]. 李勇,杨成奎,黎识敏. 甘肃冶金. 2009(03)
[5]上海虹桥综合交通枢纽灾害链及其在灾害评估中的应用[J]. 周红波,高文杰,刘成清. 灾害学. 2009(01)
[6]矿山灾害评价的BP-神经网络模型研究[J]. 李忠,宁书年,张进德,张丽娟. 计算机工程与应用. 2007(16)
[7]岩溶地面塌陷危险性模糊评价方法[J]. 曾玉莹,郑小战. 工程地质学报. 2007(01)
[8]BP神经网络在洪水灾害灾情等级评价中的应用[J]. 闻珺,方国华,方正杰,丁国川. 水利科技与经济. 2007(01)
[9]灾害损失评估的区间数模糊综合评判方法[J]. 吴红华,李正农. 自然灾害学报. 2006(06)
[10]基于免疫遗传算法的洪灾神经网络评估模型[J]. 高燕,陈云翔,丁永生,汤兵勇. 自然灾害学报. 2006(01)
博士论文
[1]小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究[D]. 韩骏.天津大学 2010
[2]城市自然灾害定量评估方法及应用[D]. 孙峥.中国海洋大学 2008
硕士论文
[1]基于自然科学基金申请者动态信誉管理平台的研究[D]. 刘璐.合肥工业大学 2009
[2]灾害系统与灾变动力学研究方法探索[D]. 王沙燚.浙江大学 2008
[3]基于BP神经网络和模糊综合评价的环境分析评价系统[D]. 张中昱.天津大学 2006
本文编号：3330905
【文章来源】：上海海洋大学上海市
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人工神经元的模型
atio=0.7;io=0.15;tio=0.15;nd,valInd,testInd] = dividerand(40,trainRatio,valRatio,testRatio)序后的训练样本，测试样本以及变化样本的输入向量的代。取得乱序后的训练样本，测试样本以及变化样本的期望输向量的代码同理。验中，为了找出最好的 BP 神经网络模型，由于隐含层数目法和公式，本文采用隐含层数目逐次尝试方法，从隐含层数行了多次实验，并且对隐含层数目确定的每一次网络训练，均法，以求得最好的训练效果和识别效果。每改变一次隐含层达到了 20 次，平均迭代步骤为 350 步。多次试验后，达到的最好水平的网络进行了保存，该网络模下图所示：
图 4-4 仿真结果与实际结果对比Fig.4-4 The simulation results and the practical results contrast防止每次训练效果都不一样，采用将训练好的网络进行保存码为：save ADIE20C net 将文件保存为 ADIE20C，并在下次使行应用。好的网络各个参数如下描述：到隐层权值矩阵 W1，其中 W1ij表示输入层节点 i 到隐层节点 [ 1.1804 2.2494 -7.1933 -5.27420.7942 -0.0280 1.2029 -0.3521.6838 2.0970 1.5520 0.3756.0981 0.8870 -0.7949 -6.4443.1595 1.1827 0.9220 -1.5454 ]到输出层权值矩阵W2，其中W2ij表示隐层节点i到输出层节点[ 0.3811 -0.0618 1.6690 -2.7354 3.4373
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于信息融合的自然灾害等级评估方法研究[J]. 龚日朝,王爱平,刘玲. 中国安全科学学报. 2010(11)
[2]一种快速且全局收敛的BP神经网络学习算法[J]. 胡洁,曾祥金. 系统科学与数学. 2010(05)
[3]基于GIS的BP神经网络洪涝灾害评估模型研究[J]. 单九生,徐星生,樊建勇,管珉. 江西农业大学学报. 2009(04)
[4]模糊灰色理论在金属矿山地质灾害评估中的应用[J]. 李勇,杨成奎,黎识敏. 甘肃冶金. 2009(03)
[5]上海虹桥综合交通枢纽灾害链及其在灾害评估中的应用[J]. 周红波,高文杰,刘成清. 灾害学. 2009(01)
[6]矿山灾害评价的BP-神经网络模型研究[J]. 李忠,宁书年,张进德,张丽娟. 计算机工程与应用. 2007(16)
[7]岩溶地面塌陷危险性模糊评价方法[J]. 曾玉莹,郑小战. 工程地质学报. 2007(01)
[8]BP神经网络在洪水灾害灾情等级评价中的应用[J]. 闻珺,方国华,方正杰,丁国川. 水利科技与经济. 2007(01)
[9]灾害损失评估的区间数模糊综合评判方法[J]. 吴红华,李正农. 自然灾害学报. 2006(06)
[10]基于免疫遗传算法的洪灾神经网络评估模型[J]. 高燕,陈云翔,丁永生,汤兵勇. 自然灾害学报. 2006(01)
博士论文
[1]小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究[D]. 韩骏.天津大学 2010
[2]城市自然灾害定量评估方法及应用[D]. 孙峥.中国海洋大学 2008
硕士论文
[1]基于自然科学基金申请者动态信誉管理平台的研究[D]. 刘璐.合肥工业大学 2009
[2]灾害系统与灾变动力学研究方法探索[D]. 王沙燚.浙江大学 2008
[3]基于BP神经网络和模糊综合评价的环境分析评价系统[D]. 张中昱.天津大学 2006
本文编号：3330905
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