| 基于改进的SVR-GRNN风暴潮灾害损失组合评估模型 |
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| 引用本文： | 贾丙宏,杨帅,冉姝.基于改进的SVR-GRNN风暴潮灾害损失组合评估模型[J].北京测绘,2022,36(1):1-6. |
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| 作者姓名： | 贾丙宏 杨帅 冉姝 |
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| 作者单位： | 山东科技大学 测绘与空间信息学院,山东 青岛266590,济南市勘察测绘研究院,山东 济南250000,山东省巨野县委宣传部,山东 菏泽274900 |
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| 摘 要： | 风暴潮灾害是制约我国海洋开发和海洋经济发展的重要因素,也是海洋预防的重点难点问题。在风暴潮灾害损失评估这一领域,对组合评估模型的研究较少。以浙江省为例,整理收集了1990—2020年间记录完整的29个风暴潮历史灾情数据,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)分别对支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,847 3和0882 8,将改进后的SVR919 0。结果表明:组合模型的评估精度优于单一模型,是一种适用于风暴潮灾害损失评估的高精度、稳定性方法。
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| 关 键 词： | 风暴潮灾害损失评估 支持向量回归(SVR) 广义回归神经网络(GRNN) 组合模型 |
Combined Evaluation Model of Storm Surge Disaster Loss Based on Improved SVR-GRNN |
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| JIA Binghong,YANG Shuai,RAN Shu.Combined Evaluation Model of Storm Surge Disaster Loss Based on Improved SVR-GRNN[J].Beijing Surveying and Mapping,2022,36(1):1-6. |
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| Authors: | JIA Binghong YANG Shuai RAN Shu |
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