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基于SSA-BP神经网络模型的风暴潮灾害损失评估
文献摘要：
选取浙江省1990—2020年29组记录完整的风暴潮历史灾情资料,建立了系统的风暴潮灾害损失评估指标体系,使用灰色关联分析法对指标进行筛选预处理,并提出基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型,对风暴潮灾害直接经济损失进行评估.结果显示:传统BP神经网络对训练集的拟合得到的R2值为0.771,而经麻雀搜索算法(SSA-BP)优化后的R2值达到0.916,且无论在稳定性还是精度方面均有所提高.
文献关键词：
风暴潮;灾害损失评估;麻雀搜索算法;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
贾丙宏;祝文硕;王瑞富;高松;胡莹;王怀计
作者机构：
山东科技大学测绘与空间信息学院,山东青岛266590;国家海洋局北海预报中心,山东青岛266061
文献出处：
引用格式：
[1]贾丙宏;祝文硕;王瑞富;高松;胡莹;王怀计-.基于SSA-BP神经网络模型的风暴潮灾害损失评估)[J].海洋预报,2022(02):50-58
A类：
B类：
SSA,风暴潮灾害损失评估,历史灾情,评估指标体系,灰色关联分析法,麻雀搜索算法,算法优化,直接经济损失,训练集
AB值：
0.132289
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