【摘 要】
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台风灾害是我国最严重的海洋灾害之一，研究提高台风灾害损失预测的准确度对防灾减灾具有重要意义。针对目前机器学习算法在处理小样本数据时预测精度不高的问题，提出结合模糊数学的BP神经网络算法对台风灾害损失进行预测。本文选用广东省2005-2016年记录较为完善的25个台风样本数据进行实验，首先利用信息扩散技术对初始数据进行正态信息扩散，再结合BP神经网络对台风灾害损失进行预测。结果表明，该方法能较好地解
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41072176,41371496）； 国家科技支撑计划项目（2013BAK05B04）； 国际科技合作重点项目（2009DFA22420）；
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台风灾害是我国最严重的海洋灾害之一，研究提高台风灾害损失预测的准确度对防灾减灾具有重要意义。针对目前机器学习算法在处理小样本数据时预测精度不高的问题，提出结合模糊数学的BP神经网络算法对台风灾害损失进行预测。本文选用广东省2005-2016年记录较为完善的25个台风样本数据进行实验，首先利用信息扩散技术对初始数据进行正态信息扩散，再结合BP神经网络对台风灾害损失进行预测。结果表明，该方法能较好地解决台风灾害实测样本少和存在矛盾样本的问题，提高了台风灾害损失预测的精度。
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