基于粒子群优化BP神经网络的台风灾损预测模型研究(PDF)

灾害学[ISSN:1000-811X/CN:61-1097/P]

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。

更新日期/Last Update: 2013-09-23