【摘 要】
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作为破坏性最强的海洋灾害,风暴潮灾害每年都给我国沿海地区造成了巨大的经济损失,运用科学的方法模型合理预测风暴潮灾害经济损失对指导沿海地区的防灾减灾工作意义深远.本文基于风暴潮灾害的成灾特点建立了风暴潮灾害直接经济损失预评估指标体系,由于评估指标数据高度非线性,采用核主成分分析(KPCA)对高维非线性数据进行降维优化,并利用径向基函数(RBF)神经网络对降维后的数据进行训练,从而实现对风暴潮灾害直接经济损失的预测.选取广东省1996—2018年的32个风暴潮灾害损失样本对模型进行仿真测试,结果表明,KPCA
【机 构】
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中国海洋大学, 山东 青岛 266100
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作为破坏性最强的海洋灾害,风暴潮灾害每年都给我国沿海地区造成了巨大的经济损失,运用科学的方法模型合理预测风暴潮灾害经济损失对指导沿海地区的防灾减灾工作意义深远.本文基于风暴潮灾害的成灾特点建立了风暴潮灾害直接经济损失预评估指标体系,由于评估指标数据高度非线性,采用核主成分分析(KPCA)对高维非线性数据进行降维优化,并利用径向基函数(RBF)神经网络对降维后的数据进行训练,从而实现对风暴潮灾害直接经济损失的预测.选取广东省1996—2018年的32个风暴潮灾害损失样本对模型进行仿真测试,结果表明,KPCA-RBF预测模型集成了核主成分分析和径向基函数神经网络的优势,预测结果精度高,学习收敛速度快,对风暴潮灾害数据序列有较好的非线性拟合能力.
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浒苔在近岸搁浅后会破坏海岸景观,干扰水上运动,给滨海旅游业造成严重影响。本文使用无人机搭载的多光谱和可见光传感器对山东半岛的海阳、乳山和文登的三个海滩搁浅的浒苔进行航拍监测,并结合地物光谱测量数据,分别选择归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)和虚拟基线高度浮藻指数(VB-FAH)对海滩搁浅浒苔与岸边植被及非植被(海水、沙滩)进行识别评估,并分别估算了三个研究区搁浅浒苔的生物量。研究结
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