BP神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究——以湖南省为例
详细信息 本馆镜像全文    |  推荐本文 | | 获取馆网全文
摘要
依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害(洪灾、旱灾、冰冻灾)及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。
Using the latest predicting method of artificial neural network,this study builds up the topology of BP Neural Network based on data from Hunan Statistical Yearbook and other relevant sources. The program was simulated with Mat lab. The paper also establishes the Multiple Elements Linear Regression Model and ran in SPSS to predict the disasters. A comparison were made to analyze on the results of the two different models. The results show that BP neural network outperforms Multiple Elements Linear Regression Model in prediction for flood and drought disasters. But the BP neural network underperformed Multiple Elements Linear Regression Model in predicting snow disaster and economy losses due to the lack of sufficient data inputs.
引文
[1]孙照渤.中国东部夏季雨型的人工神经网络集合预测[J].大气科学学报,2013,36(1):1-6.
    [2]冯亚文,任国玉.长江上游月降水人工神经网络预测模型[J].长江流域资源与环境,2011,20(1):40-47.
    [3]张士军.基于BP神经网络的宝泉岭分局季降水量动态仿真研究[J].黑龙江水利科技,2012,40(8):22-24.
    [4]李英柳.人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展[J].地质灾害与环境保护,2010,21(1):8-11.
    [5]柯福阳,李亚云.基于BP神经网络的滑坡地质灾害预测方法[J].广西科学,2014(8):55-60.
    [6]吴麟,冯利华.基于BP神经网络的义乌市降水量预测[J].浙江水利科技,2014(2):52-24.
    [7]徐媛.基于DTM及人工神经网络的合肥市地质灾害气象风险预报预警模型及其应用研究[D].合肥:合肥工业大学,2014.
    [8]姜金征.人工神经网络在地震预测中的应用[J].山西建筑,2013,39(1):21-23.
    [9]于洋,迟道才.基于EMD的BP神经网络在凌河流域旱灾预测中的应用[J].沈阳农业大学学报,2014,45(1):68-72.
    [10]姚蓉,许霖.湖南2008/2011年两次低温雨雪冰冻灾害成因与影响对比分析[J].长沙:湖南省气象局,2012,27(4):75-79.

版权所有:© 2023 中国地质图书馆 中国地质调查局地学文献中心