基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测研究——以重庆市为例
2019-06-15分类号:P426.616
【部门】河海大学统计与数据科学研究所 江苏省"世界水谷"与水生态文明协同创新中心
【摘要】快速准确的预测洪涝灾害各项损失是开展洪涝灾害应急管理工作的基础,而预测技术和方法则是洪涝灾害损失预测的核心与关键。从灾害风险构成因素和数据易获取性2方面构建了洪涝灾害损失评估指标体系,分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体和应急能力4个方面选取了13项损失评估输入指标,提出基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测方法,并应用于重庆市洪灾受灾人数、农作物受灾面积和直接经济损失的预测。实例表明,高斯过程回归方法对上文提到的3种损失情况预测结果的残差平方和分别为0.99、0.1、12.67,拟合精度分别达到99.85%、99.97%、96.1%,相较于多层感知器神经网络和支持向量机等方法更具优越性。
【关键词】洪涝灾害 损失预测 高斯过程回归
【基金】教育部人文社会科学规划基金项目(18YJCZH036);; 国家重点研发计划项目(2017YFC1502603);; 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_0509);; 中央高校基本科研业务费项目(2018B745X14)
【所属期刊栏目】长江流域资源与环境
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