灾情预测和财产损失评估模型的研究和实现

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为了防止自然灾害和减少自然灾害对财产保险造成的损失,需要根据当前和未来财产保险防灾减损的需要,建立科学的灾情预测模型和财产损失评估模型。综合利用遥感、地理信息系统和全球定位系统集成方法,获取不同模型需要的参数,解决财产保险防灾减损中的关键技术与方法。进行有效的灾害信息收集,并利用这些信息进行灾情预测和损失评估,指导保险公司防灾减损工作的顺利进行。 基于有效指导保险公司防灾减损工作顺利进行的目的,文章总结了灾情预测和财产损失评估的研究现状,分析已有的预测和评估方法,提出了基于DEM(Digital Elevation Model)的灾情预测方法和基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的财产损失评估方法。灾情预测方法分为灾情初步预测和灾情修正两个部分,灾情初步预测部分依据高程数据建立DEM模型,综合考虑和分析影响灾情的若干因素,得到淹没的区域、深度和持续时间。灾情修正部分采用神经网络模型,以历史灾情情况为样本进行训练,对前面计算的结果进行修正,从而得到理想的结果,使得预测精度进一步提高;财产损失评估方法以保险标的为评估对象,有效利用收集到的信息,运用RBF神经网络方法建立模型并进行财产损失评估。设计并实现了灾情预测模型和财产保险损失评估模型,集成到财产保险防灾减损原型系统中,并在深圳进行示范应用,取得了良好的效果。
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