【摘 要】
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本文提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的风暴潮灾害损失评估方法.鉴于风暴潮致灾过程中的不确定性,选择合适的具有代表性指标(包括最大风暴潮增水、最大有效波高和防灾减灾能力)产生灾害损失评估的证据,并根据所选指标和风暴潮直接经济损失之间的相关性大小确定证据权重,最后采用改进的Murphy证据融合算法进行证据融合,从而判断灾害损失等级.通过实证分析发现,本文所提出的方法在判断风暴潮灾害损失等级上的正确率达到93.1％,优于朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络和决策树等常用方法,同时本文方法计算简便
【机 构】
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中国海洋大学海洋与大气学院, 山东 青岛 266100
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本文提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的风暴潮灾害损失评估方法.鉴于风暴潮致灾过程中的不确定性,选择合适的具有代表性指标(包括最大风暴潮增水、最大有效波高和防灾减灾能力)产生灾害损失评估的证据,并根据所选指标和风暴潮直接经济损失之间的相关性大小确定证据权重,最后采用改进的Murphy证据融合算法进行证据融合,从而判断灾害损失等级.通过实证分析发现,本文所提出的方法在判断风暴潮灾害损失等级上的正确率达到93.1％,优于朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络和决策树等常用方法,同时本文方法计算简便,且随着训练集样本量的增加,损失评估结果可进一步精细化.
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