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基于改进神经网络及地理信息系统空间分析的风暴潮经济损失评估被引量：8: 2020年; 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。; 江斯琦刘强; 关键词：反向传播神经网络地理信息系统台风风暴潮预评估

基于SSA-ELM模型的台风风暴潮灾害损失预评估被引量：5: 2022年; 近年来全球气候变化加剧,台风风暴潮灾害的频率、强度和损失逐渐加大,台风风暴潮灾害损失的预评估对海洋防灾减灾工作有重大现实意义。作者选用广东省1995年—2020年间的50组台风风暴潮数据进行研究,量化气候变化数据,建立台风风暴潮损失评估体系并通过主成分分析进行降维。采用麻雀搜索算法优化极限学习机建立预评估模型,分别对台风风暴潮损失等级、受灾人口和直接经济损失进行预测,结果表明,优化后的模型正确率更高,且具有更好的预测精确性和适用性,为防灾减灾事业提供了有效的损失评估方式。; 郝婧刘强; 关键词：台风风暴潮极限学习机

跨海通道建设对海洋科技和涉海产业的促进作用: 2016年; 山东半岛和辽东半岛是全国海洋科技和涉海产业发展较好的区域,但由于地理位置的制约,使得两个半岛在许多方面交流不便,进而影响两个地区优势互补的带动作用。本文通过对两大半岛的海洋资源、涉海产业和科技实力的比较,阐明跨海通道建设的必要性,并从船舶制造业、港口业、旅游业、滨海城市发展和科技人才的角度论证了跨海通道建成后的促进作用。; 赵林徐晓晓; 关键词：辽东半岛海洋资源跨海通道

基于改进ELman神经网络的台风风暴潮损失测度被引量：2: 2022年; 针对传统神经网络对台风风暴潮灾害的损失测度易陷入局部极值和预测准确度低的问题,本文基于广东省1995—2020年的50组台风风暴潮灾害数据建立损失评估指标体系,使用熵权法客观赋权灰色关联分析进行损失评估指标的筛选,提出天牛须搜索(BAS)算法优化ELman神经网络模型来预测受灾人口、直接经济损失、海水养殖受灾面积、海岸工程损毁4种灾情评估指标。与多种算法模型进行了比较分析,结果表明该模型具有预测精度高且有效避免网络陷入局部极值的优点,对台风风暴潮损失测度具有一定的实用价值和普适性。; 郝婧刘强; 关键词：台风风暴潮 ELMAN神经网络熵权法灰色关联分析

基于遗传算法的建筑安全事故关联规则挖掘被引量：9: 2021年; 为探索导致建筑安全事故发生的各因素之间的潜在关系,建立了基于遗传算法的关联规则挖掘模型。结合支持度和置信度构建合适的适应度函数,引入迭代次数来改进交叉算子和变异算子,利用自适应交叉、变异概率寻找频繁项集,并引入兴趣度以过滤大量误导规则。实验对比结果表明:该模型有效克服了遗传算法易早熟、收敛速度慢和Apriori算法重复扫描数据集从而导致效率低下的缺点。将该模型应用于建筑安全事故数据中,提取到16条强关联规则,结合建筑安全管理现状提出具体的事故防范措施。; 刘强杨壹; 关键词：关联规则遗传算法建筑安全事故兴趣度

考虑内潮耗散的南海M_2分潮伴随同化数值模拟: 2014年; 建立南海潮波模式及其伴随同化模式,在传统二维潮波方程的基础上加入了内潮耗散项,考虑了内潮耗散对南海潮波系统的影响,在前人工作基础上,改进了内潮耗散参数化方案,并给出内潮耗散项中地形效应参数的计算公式;通过对比,本文的参数化方案比前人参数化方案能取得更为合理的模拟结果。以63个验潮站和24个TOPEX/Poseidon卫星高度计轨道交叉点处的调和常数作为观测值,利用伴随同化方法来优化模式中的底摩擦系数和内潮耗散系数。为了寻求最优的优化方案,设计了7组数值实验。实验结果表明,实验7先优化内潮耗散系数再优化底摩擦系数的模拟结果最优。利用实验7的模拟结果分析了南海M2分潮的潮波特征,与前人结果基本一致。; 高秀敏魏泽勋吕咸青王永刚李淑江; 关键词：M2分潮伴随同化

台风风暴潮损失评估方式的优化分析: 2022年; 全球气候变化背景下,海平面上升和温室气体的大量排放加剧了台风风暴潮损失,构建准确的损失评估模型对海洋防灾减灾工作有重大现实意义。选用1995—2020年50组广东省台风风暴潮进行试验,基于气候变化和风险评估理论建立台风风暴潮损失评估指标体系,使用主成分分析筛选输入因子,进行径向基(radical basis function,RBF)神经网络和支持向量回归模型的直接经济损失和海水养殖受灾面积评估,通过比较有无气候变化指标评估模型的结果,验证了气候变化是影响灾害损失的重要因素。采用熵权法组合RBF神经网络和支持向量回归模型进行直接经济损失评估,对比单一模型发现组合模型有更好的预测精度,为防灾减灾事业提供了有效的损失评估方式。; 郝婧刘强张晓琪; 关键词：台风风暴潮气候变化组合预测

Selection of emergency shelter sites for seismic disasters in mountainous regions:Lessons from the 2008 Wenchuan Ms 8.0 Earthquake,China: In this paper,we use the 12 May 2008 Wenchuan Earthquake as a background event for analyzing and applying the ...; Qiang Liu~(a,b,*),Xuejing Ruan~b,Pilong Shi~a a Key Laboratory of Engineering Geomechanics,Institute of Geology and Geophysics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China b Ocean University of China,Qingdao 266100,China; 文献传递

基于模糊神经网络的广东省台风灾害损失预测被引量：3: 2022年; 台风灾害是我国最严重的海洋灾害之一,研究提高台风灾害损失预测的准确度对防灾减灾具有重要意义。针对目前机器学习算法在处理小样本数据时预测精度不高的问题,提出结合模糊数学的BP神经网络算法对台风灾害损失进行预测。本文选用广东省2005-2016年记录较为完善的25个台风样本数据进行实验,首先利用信息扩散技术对初始数据进行正态信息扩散,再结合BP神经网络对台风灾害损失进行预测。结果表明,该方法能较好地解决台风灾害实测样本少和存在矛盾样本的问题,提高了台风灾害损失预测的精度。; 周纳刘强; 关键词：信息扩散 BP神经网络台风灾害预测

基于SSA-SVM模型的台风风暴潮灾害损失评估被引量：2: 2022年; 受全球气候变化影响,台风风暴潮造成的损失显著增加,准确构建高效、合理的损失评估模型对海洋灾害防灾减灾工程具有重大现实意义。使用4组指标构建台风风暴潮指标体系,并通过主成分分析筛选出输入因子。采用麻雀搜索算法优化支持向量机模型对台风风暴潮损失分级和直接经济损失进行评估,与其他优化算法进行比较分析,发现该模型具有更好的预测精确性。对指标体系中的4组指标分别进行评估,得出指标的有效性大小为危险性指标>气候变化指标>易损性指标>防灾减灾能力指标,表明了该实验的合理性,为防灾减灾事业提供了有效的评估方式。; 郝婧刘强; 关键词：台风风暴潮支持向量机

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国家自然科学基金(41072176)

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