基于粒子群优化BP神经网络的台风灾损预测模型研究

• 作者: 匡亮 叶小岭 施珮
• 来源期刊: 灾害学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 防台减灾 台风灾情 粒子群算法 BP神经网络 浙江
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 理论·思路与争鸣
• 页码范围: 11-15,21
• 页数: 6页
• 分类号: P444|X43
• 字数: 4972字
• 语种: 中文

摘要

在对浙江省台风灾情实际情况研究的基础上,选择台风路径预报平均误差、预警能力指数等16个因子作为输入量,用粒子群算法(PSO)对BP神经网络的参数进行优化,以避免陷入局部极小和初始参数的抉择问题,提高模型的精度和收敛速度,从而建立了PSO-BP模型,并将模型应用于浙江台风灾情的预测.最后,对PSO-BP网络模型与普通BP模型的台风灾情预测训练效果进行对比,使用三个台风数据测试已训练好的网络,模型的预测结果显示,PSO-BP算法相较于BP算法有更高的精度,能较好的反应历年台风灾情的基本趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶小岭		90	607	14.0	19.0
2	匡亮		6	26	3.0	5.0
3	施珮		5	24	3.0	4.0