基于模糊神经网络的台风灾害损失模型及应用.pdfVIP

第29卷， 第6期 圈土诱活斜丝管理 V01．29．No．6 2012年12月15日 Scientificand ofLand andResources Dec．15．2012 Techn0109icalManagement 基于模糊神经网络的 台风灾害损失模型及应用 张广平1’2…，谢 忠1’2，罗显刚h2，张晨晓3，黄友昕2，黄露1’2 (1．中国地质大学(武汉)信息工程学院，湖北武汉430074； 2．武汉中地数码科技有限公司，湖北武汉 430074；3．钦州学院，广西钦州535000) 摘要：利用海南省1992—2011年台风灾害损失数据，采用主成分分析法确定了台风灾害损失的致灾 因子及灾情指标因子。借助广义动态模糊神经网络(GD—FNN)在学习过程中逐渐形成模糊规则的优 点，设计了一种模糊神经网络模型并应用于台风灾害损失的预测预警中，定量地研究了台风灾害致灾因 子与灾情指标因子之间的规律。训练结果表明实际样品值与训练结果拟合较平滑，受台风影响较大的 局部降雨量峰值增强了间接经济损失预测值。将建立的预测模型应用201119‘‘尼格”台风的灾害损失 预测，实验结果表明该模型能较好地预测台风灾害中倒塌房屋、受灾农作物面积、受灾人口及间接经济 损失。 关键词：台风灾害；预测模型；神经网络 中图分类号：X43；P444文献标识码：A 文章编号：1009—42lO(2012)06—135一06 近年来，随着社会经济的发展，自然灾害风险分 程度H]、通过多元线性回归建立了灾害指数计算方 析及评估方法的研究日益受到重视，针对台风灾害 程[5]、利用GIS技术绘制海南岛台风灾害致灾因子 损失也做了一些研究和探索，相关的模型、系统及应 危险性区划图，并进行等级划分[6]、建立了台风灾害 用也日益成熟。研究者采用模糊数学方法提出了灾 损失预评估模型，开发了台风灾害信息及评估系统 害评估模型[1’2]，计算出历次登陆热带气旋的综合平台[7]及通过台风灾害的历史数据训练建立神经网 灾害指数口]、利用统计方法确定灾害评估模型中的 络结构模型来预测台风损失灾情[81等。然而，传统 各类参数，运用可拓理论建立海南岛台风灾害评估 的模糊神经网络也有一定的局限性，必须预先划分 可拓模型[3]、采用数理统计方法进行定量的计算，建 输入空间确定模糊规则，再利用神经网络的学习功 立灾情指数序列并划分了灾情等级用来表示受灾的 能对系统参数进行优化，使得研究者不得不经过反 收稿日期：2012一0912；改回日期：201210一30 基金项目：国土资源部公益性行业科研专项(201211055) 作者简介：张广平(1975～)，男，讲师，从事灾害水利模型研究及GIs在灾害预测预警中应用。 通讯作者：罗显刚(1980一)，男，讲师，从事地质灾害及网络三维研究。E—mail：Billlxg@126．com 国±境海斜丝管理 第29卷 复试验才能最终确定。本研究综合考虑台风灾害损 致灾因子变量的个数。新的致灾因子变量之间是 失的主要致灾因子与灾情指标因子间的模糊相关 相互独立的，是原致灾因子的线性组合，即：y— 性，将海南省受灾的台风灾害损失信息数据作为样 LX(L为组合系数)。新的综合致灾因子变量y 本数据，借助GDFNN模型的模糊规则在学习过 的各个因子之间是正交的，因子之间的相关系数 程中逐渐增长而形成模糊规则的特点而不用反复试 为O。 验确定参数，定量分析台风灾害致灾因子与灾情指 标因子之间的规律，建立台