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暴雨洪涝灾害转移安置人数的组合预测模型研究
1
作者
张颖
杨晓婷
+2 位作者
韩业凡
吕伟
房志明
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期172-180,共9页
为了更加科学精准地预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置的人数,收集2011—2018年全国范围内严重暴雨洪涝灾害案例,通过Pearson相关性分析检验转移安置人数与表征暴雨洪涝灾害严重程度影响因素之间的关系;分别使用基于主成分分析的回归模型...
为了更加科学精准地预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置的人数,收集2011—2018年全国范围内严重暴雨洪涝灾害案例,通过Pearson相关性分析检验转移安置人数与表征暴雨洪涝灾害严重程度影响因素之间的关系;分别使用基于主成分分析的回归模型和支持向量机(SVM)预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置人数,并以2种方法的结果为基础,提出1种组合预测方法对暴雨洪涝灾害转移人数进行修正。研究结果表明:组合预测法的MSE、MAE均小于回归预测和SVM模型预测。使用组合预测方法对洪涝灾害转移安置人数进行预测,可以充分结合单一预测模型的优势,提高组合预测模型的预测精度和泛化能力。研究结果可为确定暴雨洪涝灾害的避难需求并制定避难疏散计划提供参考。
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关键词
暴雨洪涝灾害
转移安置人数
组合预测
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
暴雨洪涝灾害转移安置人数的组合预测模型研究
1
作者
张颖
杨晓婷
韩业凡
吕伟
房志明
机构
武汉理工大学安全科学与应急管理学院
上海理工大学管理学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期172-180,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52072286)。
文摘
为了更加科学精准地预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置的人数,收集2011—2018年全国范围内严重暴雨洪涝灾害案例,通过Pearson相关性分析检验转移安置人数与表征暴雨洪涝灾害严重程度影响因素之间的关系;分别使用基于主成分分析的回归模型和支持向量机(SVM)预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置人数,并以2种方法的结果为基础,提出1种组合预测方法对暴雨洪涝灾害转移人数进行修正。研究结果表明:组合预测法的MSE、MAE均小于回归预测和SVM模型预测。使用组合预测方法对洪涝灾害转移安置人数进行预测,可以充分结合单一预测模型的优势,提高组合预测模型的预测精度和泛化能力。研究结果可为确定暴雨洪涝灾害的避难需求并制定避难疏散计划提供参考。
关键词
暴雨洪涝灾害
转移安置人数
组合预测
支持向量机(SVM)
Keywords
rainstorm-flood disaster
number of transferred and resettled people
combined prediction
support vector machines(SVM)
分类号
X915.5 [环境科学与工程—安全科学]
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
暴雨洪涝灾害转移安置人数的组合预测模型研究
张颖
杨晓婷
韩业凡
吕伟
房志明
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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