基于SSA-ELM模型的台风风暴潮灾害损失预评估

• 作者: 郝婧 刘强
• 来源期刊: 海洋科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 台风风暴潮 损失预评估 麻雀搜索算法(SSA) 极限学习机
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文|ARTICLE
• 页码范围: 55-63
• 页数: 9页
• 分类号: X43|P732
• 语种: 中文
• DOI: 10.11759/hykx20210607003

摘要

近年来全球气候变化加剧,台风风暴潮灾害的频率、强度和损失逐渐加大,台风风暴潮灾害损失的预评估对海洋防灾减灾工作有重大现实意义.作者选用广东省1995年—2020年间的50组台风风暴潮数据进行研究,量化气候变化数据,建立台风风暴潮损失评估体系并通过主成分分析进行降维.采用麻雀搜索算法优化极限学习机建立预评估模型,分别对台风风暴潮损失等级、受灾人口和直接经济损失进行预测,结果表明,优化后的模型正确率更高,且具有更好的预测精确性和适用性,为防灾减灾事业提供了有效的损失评估方式.