典型文献
基于SSA-ELM模型的台风风暴潮灾害损失预评估
文献摘要：
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.
文献关键词：
台风风暴潮;损失预评估;麻雀搜索算法(SSA);极限学习机
中图分类号：
作者姓名：
郝婧;刘强
作者机构：
中国海洋大学 工程学院土木工程系, 山东 青岛 266100
文献出处：
引用格式：
[1]郝婧;刘强-.基于SSA-ELM模型的台风风暴潮灾害损失预评估)[J].海洋科学,2022(02):55-63
A类：
损失预评估
B类：
SSA,ELM,台风风暴潮,风暴潮灾害,灾害损失,全球气候变化,海洋防灾减灾,重大现实意义,化气,损失评估,麻雀搜索算法,算法优化,化极,极限学习机,受灾人口,直接经济损失,精确性,评估方式
AB值：
0.186418
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