作品bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)洪災(zāi)預(yù)測(cè)類(lèi)客建工

1、基于 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪災(zāi)損失多因子摘要模型洪災(zāi)是南方城市經(jīng)常出現(xiàn)最為嚴(yán)重的自然之一，將帶來(lái)巨大的傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。因此基于 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以一個(gè)南方洪災(zāi)重災(zāi)區(qū)市為例，綜合了各和評(píng)價(jià)。并得出各個(gè)個(gè)社會(huì)與自然，對(duì)該城市未來(lái)洪災(zāi)損失進(jìn)行了合理的對(duì)于洪災(zāi)影響的權(quán)重，使得有關(guān)部門(mén)在預(yù)防洪災(zāi)時(shí)能夠有針對(duì)性的防范措施。首先，查閱了相關(guān)資料，并了解了可能影響洪災(zāi)損失量的，依次建立了四個(gè)模型。第一，根據(jù)市統(tǒng)計(jì)年鑒獲得近 20 年市人均GDP 和常住數(shù)量，模型。進(jìn)行了很用最小二乘法大體獲得數(shù)據(jù)擬合，并作出擬合曲線，完成了社會(huì)經(jīng)濟(jì)第二，根據(jù)參考文獻(xiàn)獲得了海平面變化量隨時(shí)間變化的公式，并和已有的的好的擬合。完成了海

2、平面的模型。第三，對(duì)洪災(zāi)受災(zāi)的強(qiáng)度進(jìn)行考慮。根據(jù)市的地域，將市化為 500m500m 的網(wǎng)格，并通過(guò)網(wǎng)格由外向內(nèi)蔓延表征受災(zāi)過(guò)程。根據(jù)已有的洪災(zāi)所致經(jīng)濟(jì)損失量，利用數(shù)學(xué)作出semilogy 型折線圖，將近十年的洪災(zāi)分為 7 個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)不同的受災(zāi)面積，通過(guò)不同的受災(zāi)面積表示不同的洪水強(qiáng)度建立洪災(zāi)致災(zāi)因子模型。第四，根據(jù)本年的防洪工程投入和上一年的洪災(zāi)損失呈正比的假設(shè)，實(shí)現(xiàn)了防洪工程防洪能力的模型。然后，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)方法對(duì)上述四個(gè)模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將得到的結(jié)果用 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果和已知經(jīng)濟(jì)損失量獲得了很好的擬合效果。由此得出 2020 年和 2050 年

3、的洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失。最后，利用模糊綜合評(píng)價(jià)的方法，對(duì)五個(gè)洪災(zāi)影響：受災(zāi)面積，人均GDP，常住數(shù)量，海平面上升量和有效防洪能力各權(quán)值進(jìn)行分配，從而獲得了各個(gè)在導(dǎo)致洪災(zāi)產(chǎn)生過(guò)程中的重要性?！尽亢樗畵p失最小二乘法模糊聚類(lèi)分析bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1影響分析和模型假設(shè)對(duì)于洪災(zāi)的損失繁為簡(jiǎn)為以下四個(gè)，需要考慮的有很多。在查閱大量文獻(xiàn)的前提下，化，受災(zāi)面積，防洪能力因：社會(huì)經(jīng)濟(jì)，海平面上升素。本文作出以下假設(shè)：1.人均 GDP 和常住數(shù)量在短期內(nèi)增長(zhǎng)規(guī)律符合二次函數(shù)曲線。海平面上升只與溫室效應(yīng)有關(guān)。以全球海平面上升的變化量來(lái)代替北部海平面上升變化量。5.6.市地面沉降作用微小，可以忽略不計(jì)。地形可以網(wǎng)處理。洪災(zāi)造成的

4、經(jīng)濟(jì)損失與洪災(zāi)受災(zāi)面積呈正相關(guān)。本年度的防洪工程投入和上一年的洪災(zāi)損失呈正比。為了更好的闡述問(wèn)題，給出本文中將會(huì)出現(xiàn)的符號(hào)，并簡(jiǎn)單說(shuō)明：L（x）第x 年洪災(zāi)造成的經(jīng)濟(jì)損失（億元）G（x）第x 年市人均 GDP（元）數(shù)量（萬(wàn)人）排放濃度N（x）第x 年市常住C（t）第t 年K（x）第x 年市防洪工程防洪能力F（t）第t 年溫室效應(yīng)的作用下輻射強(qiáng)迫量T（t）第t 年溫度變化率Z（t）第t 年海平面變化量X洪災(zāi)損失矩陣Y無(wú)量標(biāo)準(zhǔn)矩陣Y 的各行向量的均值Y 的各行向量的標(biāo)準(zhǔn)差各影響的權(quán)向量2模型建立2.1社會(huì)經(jīng)濟(jì)模型的建立2.1.1模型分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)洪災(zāi)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失的影響很大。在相等程度洪災(zāi)的條件

5、下，一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，造成的經(jīng)濟(jì)損失會(huì)越高。因此本文引入兩個(gè)影響，分別為：G（x）（市人均 GDP）和 N(x)（市常住數(shù)量）。人均 GDP 越高，常住數(shù)量越大，則發(fā)生洪災(zāi)損失越大。即 L(x)與 G(x)和 N(x)呈正相關(guān)。2.1.2模型求解以 1994 年為第一年，用數(shù)學(xué)最小二乘法散點(diǎn)擬合得出人均 GDPG(x)和常住N(x)與年份 x 的函數(shù)關(guān)系式曲線見(jiàn)圖 2-1-1：人均GDP 隨年份變化的曲線方程：G(x) = 290.92 177.6 + 19954圖 2-1-1 近二十年來(lái)市人均 GDP（元）利用方程及原始數(shù)據(jù)得出實(shí)際值和擬合值見(jiàn)表 2-1-1：表 2-1-1 近二十年市人均

6、 GDP 實(shí)際值和擬合值年份實(shí)際人均 GDP（元）擬合所得人均 GDP（元）1994169542007019952249822040199622498220401997256752390019982770126340199929747293602000328003296020013482237150200240369419202003470294727020045423653200200560801591702006684416681020077627374480200883431827402009841679158020109429610100020111095431110102012122

7、7791215902013137476132760雖然在這段區(qū)間內(nèi)人均GDP 量擬合的很好，但是根據(jù)二次函數(shù)的特性，隨著年份的增加，數(shù)值會(huì)變的越來(lái)越大。因此以此函數(shù)未來(lái)人均 GDP 的數(shù)值量只在短期內(nèi)有效。常住數(shù)量隨年份變化的曲線：N(x) = 0.63862 + 49.25 + 354.5圖 2-1-2 近二十年來(lái)市擬合曲線（萬(wàn)人）利用方程及原始數(shù)據(jù)得到如下表：表 2-1-2 近二十年市常住實(shí)際值和擬合值年份實(shí)際常?。ㄈf(wàn)人）擬合所得常?。ㄈf(wàn)人）1994412.71403.11995449.1450.41996482.8496.51997527.7541.31998580.3584.81999

8、632.5627.02000701.2668.02001724.5707.62002746.6746.02003778.3783.12004800.8819.02005827.8853.52006871.1886.82007912.4918.82008954.3949.62009995.0979.020101037.21007.220111046.71034.120121054.71059.720131062.91084.12.1.3模型結(jié)論及評(píng)價(jià)根據(jù)此函數(shù)，可以看到市常住有一個(gè)上限：在第 38 年，及在 2032 年取得最大值，為 1304 萬(wàn)人，且越接近該年，變化越緩慢。之后，能夠獲得更與

9、實(shí)際相符的又會(huì)下降。與城值。市實(shí)際的發(fā)展趨勢(shì)吻合，因此常住2.2海平面上升模型的建立2.2.1模型分析海平面上升是導(dǎo)致洪災(zāi)的一項(xiàng)非常重要的原因。市地處珠角洲入?？?，因此在考慮造成市洪災(zāi)爆發(fā)的時(shí)，需要計(jì)算市的海平面上升問(wèn)題?？紤]到海平面上升與溫室效應(yīng)有關(guān)，且溫室氣體以為主，因此本文用排放量為基礎(chǔ)來(lái)計(jì)算市海平面上升的數(shù)據(jù)。因?yàn)楹Ｆ矫嫔仙莻€(gè)長(zhǎng)時(shí)間的觀測(cè)過(guò)程，因此以下都以 1850 年為計(jì)算的起始年。2.2.2模型求解1.首先對(duì)每年排放濃度進(jìn)行估計(jì)，得到如下表達(dá)式：圖 2-2-2 附屬?gòu)?qiáng)迫量隨時(shí)間變化圖3.溫室效應(yīng)主要會(huì)引起溫度變化，而溫室效應(yīng)主要由化碳排放增加會(huì)引起溫度變化，由此得到如下表達(dá)式：排

10、放增加所致。因此二氧由表 2-2-1 可知，至 2020 年，海平面將上升 6.4 至 9.1cm，至 2050 年海平面將上升 15.4cm 至 21.8cm，且與原文中，2050 年海平面將上升約 0.2m 的數(shù)據(jù)相吻合，與參考文獻(xiàn)中計(jì)算的數(shù)值相吻合。與參考文獻(xiàn)中計(jì)算的數(shù)值相吻合。對(duì)于 4 種不同的海洋系數(shù)統(tǒng)計(jì)得到 1850 至 2050 年海平面變化如圖 2-2-4 所示圖 2-2-4 4 種系數(shù)下海平面變化趨勢(shì)圖現(xiàn)取 U=2.0，根據(jù)上述公式，得到 2004 年至 2013 年的海平面上升量見(jiàn)表 2-2-2：表 2-2-22004 年至 2013 年海平面上升量年份2004200520

11、0620072008海平面上升量/cm4.204.434.664.895.13年份20092010201120122013海平面上升量/cm5.385.625.876.136.392.3受災(zāi)面積模型的建立2.3.1模型分析全市總面積 2020 km2,其中特區(qū)面積 325. 7 km2，地勢(shì)多為低丘陵地，間以平緩的臺(tái)地。考慮到高度，人工干預(yù)較多，并且地勢(shì)變化并不明顯。在利用地形特點(diǎn)做出高差網(wǎng)格，沒(méi)有取得很好的處理效果后，改為簡(jiǎn)單包圍化處理：即參閱地圖，做出相應(yīng)的簡(jiǎn)化網(wǎng)格圖。其占地形狀可用 500m500m 的規(guī)則網(wǎng)格模擬處理,全部模擬范圍 321. 25 km2,共分 1285 個(gè)網(wǎng)格。0.6

12、341.22.03.06.44638887215.479216437.42256192817.823225518.30964371619.953306599.08863309521.823833722.3.2模型求解網(wǎng)格圖見(jiàn)圖 2-3-1：圖 2-3-1市網(wǎng)格簡(jiǎn)化圖假設(shè)洪水由城市向離散型蔓延，即洪水每到達(dá)一個(gè)等級(jí)，受災(zāi)面積由增加一周網(wǎng)格。不同洪災(zāi)等級(jí)對(duì)應(yīng)的受災(zāi)面積（網(wǎng)格數(shù)）及占總面積比例見(jiàn)表 2-3-1。表 2-3-1 不同洪災(zāi)等級(jí)對(duì)應(yīng)的受災(zāi)面積及比例洪災(zāi)等級(jí)增加的受災(zāi)面積（網(wǎng)格數(shù)）總受災(zāi)面積占市面積比例（%）117513.6217026.8316339.5414250.6513060.761

13、1869.979777.4洪災(zāi)造成的經(jīng)濟(jì)損失與洪災(zāi)受災(zāi)面積呈正相關(guān)。因此可以用洪災(zāi)造成的經(jīng)濟(jì)損失量定性的劃分洪災(zāi)等級(jí)，進(jìn)而確定每一年的洪災(zāi)受災(zāi)面積。近十年損失見(jiàn)表 2-3-2：市因洪災(zāi)造成經(jīng)濟(jì)表 2-3-2近十年市洪災(zāi)所致經(jīng)濟(jì)損失年份2004 20052006 2007 2008200920102011 20122013經(jīng)濟(jì)損失（億元）0.12.410.550.2119 5.4380.1120.5每個(gè)年份之間經(jīng)濟(jì)損失差異明顯，因此直接作圖點(diǎn)位分離很大。故利用作出semilogy 型洪災(zāi)所致?lián)p失折線圖，并由此將洪災(zāi)分為七個(gè)等級(jí)。折線圖如圖 2-3-2 所示。圖 2-3-2 洪災(zāi)損失折線圖依據(jù)圖中

14、點(diǎn)的分布將Y 軸均分，于是洪災(zāi)分為了七個(gè)等級(jí)，不同洪災(zāi)損失對(duì)應(yīng)的等級(jí)和年份見(jiàn)表 2-3-3：表 2-3-3不同洪災(zāi)損失對(duì)應(yīng)等級(jí)及年份洪災(zāi)損失范圍（億元）洪災(zāi)等級(jí)對(duì)應(yīng)年份（101, 100.9）12004,2011（100.9 , 100.7）22009（100.7 , 100.1）32007,2013（100.1 , 100.1）42006（100.1, 100.3）52005（100.3, 101）62008,2010（100.9, 101.1）720122.4防洪能力模型的建立2.4.1模型分析洪水防御能力的強(qiáng)弱主要取決于防洪工程的質(zhì)量，若防洪工程對(duì)洪水的防御能力強(qiáng)，當(dāng)洪澇發(fā)生之后，可以大

15、大減小洪災(zāi)損失。而防洪工程的建設(shè)和經(jīng)濟(jì)的投入呈正比。2.4.2模型求解根據(jù)假設(shè)，本年度的防洪工程投入和上一年的洪災(zāi)損失呈正比，設(shè)比例為K。第 1年的防洪能力為 20 年一遇，設(shè)為 1，第 10 年的防洪能力為 100 年一遇，設(shè)為 5。從而得到：K(1) = 1K(10) = 5K(x) K(x 1) = K L(x 1)利用已知經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù)計(jì)算，得到：K = 0.15=1K(x) = 0.15 (n) + 1=1市每年都會(huì)洪災(zāi)，防洪工程每年都會(huì)遭到一定程度的損毀，因此引入有效抗洪能力：K(x) K(x 1)，表示每年實(shí)際產(chǎn)生作用的防洪工程。規(guī)定第一年有效防洪能力為 1。得到數(shù)據(jù)見(jiàn)表 2-4-

16、1：表 2-4-1 近十年市防洪工程有效防洪能力年份20042005200620072008防洪能力11.021.381.531.6有效防洪能力10.020.360.150.07年份20092010201120122013防洪能力2.352.383.203.215有效防洪能力0.750.030.820.011.793模型求解1）利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行洪災(zāi)損失BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（誤差反響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法的一種誤差反饋激勵(lì)的算法。能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)

17、的誤差平方和最小。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層。其中輸入層，隱含層與輸出層的關(guān)系如程圖：其中：X1，X2，X3 為輸入層輸入的三個(gè)元素，Y1，Y2 代表隱含層過(guò)度作用的 2 個(gè)元素，Z1 代表輸出層，Wij 代表Xi 對(duì)Yj 計(jì)算時(shí)的權(quán)重，Qj 代表 Yj 對(duì) Z 計(jì)算時(shí)的權(quán)重，箭頭代表算法，p 為 Z 對(duì)權(quán)重的反饋影響。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向算法的學(xué)習(xí)過(guò)程，由信息的正向和誤差的反向兩個(gè)過(guò)程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來(lái)自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計(jì)為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后

18、一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向處理過(guò)程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差的反向階段。誤差通過(guò)輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向和誤差反向過(guò)程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過(guò)程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過(guò)程，此過(guò)程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。對(duì)于出理想的使用上文2020 年與 2050 年的受災(zāi)損失，采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以近似模擬結(jié)果。本次使用2010 中 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)已知數(shù)據(jù)經(jīng)行訓(xùn)練，的 2020 年與 2050 年的

19、各項(xiàng)影響數(shù)據(jù)帶入已經(jīng)訓(xùn)練好的 BP 網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì) 2020 年與 2050 年的市受災(zāi)損失經(jīng)行模擬，得出結(jié)果。2010 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的使用：1.將已經(jīng)計(jì)算好的 2004 年至 2013 年數(shù)據(jù)輸入統(tǒng)計(jì)好的各年數(shù)據(jù)見(jiàn)表 3-1：表 3-1 近十年各影響的數(shù)值人均 GDP/元常住數(shù)量/萬(wàn)人海平面上升量/cm有效防洪能力洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失/億元年份受災(zāi)面積/%200413.654235800.84.2010.1200560.760801827.754.430.022.4200650.668441871.14.660.361200739.576273912.374.890.150.5200869.9

20、83431954.285.130.075200926.884167995.015.380.750.22201069.9942961037.25.620.035.44201113.61095431046.745.870.820.1201277.41227791054.746.130.0112201339.51374761062.896.391.790.5將表中前五項(xiàng)：受災(zāi)面積，人均GDP，常住數(shù)量，海平面上升量，有效防洪能力作為輸入層輸入，將:洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失作為 BP 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果，用于 BP 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的收斂，得到訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)與此數(shù)據(jù)比較后計(jì)算誤差。2.對(duì)數(shù)據(jù)的初始化通過(guò)各項(xiàng)數(shù)據(jù)使用premnm

21、x 函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)經(jīng)行歸一化，是數(shù)據(jù)的范圍區(qū)間，使得每一項(xiàng)的數(shù)據(jù)具有等價(jià)的效果，便于計(jì)算。(即對(duì)每列數(shù)據(jù))得到數(shù)據(jù)見(jiàn)下表，表 3-2：在（-1,1）表 3-2 歸一化后近十年各影響的數(shù)值人均 GDP/元常住數(shù)量/萬(wàn)人海平面上升量/cm有效防洪能力洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失/億元年份受災(zāi)面積/%2004-1-1-1-10.1124-120050.4765-0.8422-0.7943-0.79-0.9888-0.613420060.1599-0.6587-0.4635-0.5799-0.6067-0.84872007-0.1881-0.4705-0.1486-0.3699-0.8427-0.932820080.76

22、49-0.29850.1712-0.1507-0.9326-0.17652009-0.5862-0.28080.4820.0776-0.1685-0.979820100.7649-0.03750.8040.2968-0.9775-0.10252011-10.32890.87680.5251-064690.93780.7626-112013-0.18811111-0.93283.設(shè)定此 5 項(xiàng)的權(quán)重w1,w2,w3,w4,w5 都是（-1,1）區(qū)間上的數(shù)據(jù)，設(shè)定由輸入層向隱函數(shù)層傳遞與隱函數(shù)層向輸出層傳遞的函數(shù)均為 tansig 函數(shù)（S 型對(duì)數(shù)函數(shù)）此函數(shù)對(duì)于計(jì)算受

23、災(zāi)損失問(wèn)題較適合。得到函數(shù)公式：實(shí)際BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程圖如下：5.訓(xùn)練及結(jié)果擬合：（1）使用訓(xùn)練后的 BP 網(wǎng)絡(luò)模型對(duì) 2004 年至 2013 年的原始數(shù)據(jù)經(jīng)行模擬，并與實(shí)際數(shù)據(jù)經(jīng)行比較來(lái)檢測(cè)模型的精確性。得到結(jié)果見(jiàn)圖 3-1：圖 3-1 實(shí)際損失和擬合損失比較圖圖中可知，擬合后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)在 2004-2007 年時(shí)擬合較為接近，在 2008 年至 2013 年時(shí)擬合基本為實(shí)際數(shù)據(jù)，因此，使用此 BP 網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于 2020 年與 2050 年的數(shù)據(jù)經(jīng)行模擬后的結(jié)果將的（2）數(shù)據(jù)處理的。對(duì)于 2020 年份各項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理為：受災(zāi)面積取 2004 年至 2013 年受災(zāi)面積的最大值，受

24、災(zāi)損失可能的最大損失，有效防洪能力取 1.00，其他數(shù)據(jù)依照前文得到結(jié)果。對(duì)于 2050 年份各項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理為：考慮的 2050 年我國(guó)已經(jīng)是現(xiàn)代化，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，因此受災(zāi)面積取最大可以分別取 77.4 與 13.6，對(duì)于人均 GDP 與最大的損失，取最小符合我國(guó)現(xiàn)代化社會(huì)的發(fā)展，可以參見(jiàn)前文數(shù)據(jù)。海平面數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)，排放為 19.94cm，但考慮到 2050 年全球范圍內(nèi)人們的觀念改變，節(jié)能減排導(dǎo)致量大大降低，或是開(kāi)發(fā)利用新能源，使得溫室效應(yīng)變得不明顯，因此特別取得 15.00cm的海平面上升量作為 2050 年的可能值進(jìn)行。其中有效防洪能力取 1.00 的中間值及2050 年的科技發(fā)達(dá)原因，取

25、2.00 的最大有效防洪能力進(jìn)行。（3）使用訓(xùn)練好的 BP 網(wǎng)絡(luò)模型對(duì) 2020 年及 2050 年的數(shù)據(jù)經(jīng)行量法改變各種變量對(duì)所得數(shù)據(jù)經(jīng)行經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證以及對(duì)受災(zāi)損失評(píng)估：，并用控制變通過(guò)上文中對(duì)洪災(zāi)影響的模型得到 2020 年及 2050 年的數(shù)據(jù)，基于此對(duì)2020 年和 2050 年洪災(zāi)受災(zāi)損失見(jiàn)表 3-3：表 3-3 2020 年和 2050 年經(jīng)濟(jì)損失年份受災(zāi)面積/%人均 GDP/元常住數(shù)量/萬(wàn)人海平面上升量/cm有效防洪能力洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失/億元202077.42119851203.38.831.0011.84205077.49222711109.819.941.005.78205013.6

26、9222711109.819.941.005.236205013.69222711109.819.942.001.25205013.69222711109.815.002.001.2142）利用模糊聚類(lèi)分析法獲得各權(quán)值洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失的是由多個(gè)洪災(zāi)影響共同決定的。以上列出了五個(gè)因子，分別為：受災(zāi)面積，人均GDP，常住數(shù)量，海平面上升量和有效防洪能力。為了保證最終結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性，就必須基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)計(jì)算出各在洪災(zāi)損失中的重要程度，也就是對(duì)各因子進(jìn)行權(quán)值分配?，F(xiàn)在，使用模糊綜合評(píng)價(jià)的方法，對(duì)各因子權(quán)值進(jìn)行分配。(a) 根據(jù)表 3-1 建立無(wú)量X=等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)矩陣，得到近十年來(lái)影響洪災(zāi)損失矩陣：(b)

27、計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重首先計(jì)算矩陣Y 的各行向量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差：101 = 10 =110( )2= =15然后計(jì)算變異系數(shù)： = /（i=1,2,3,4,5）最后對(duì)變異系數(shù)歸一化，得到各指標(biāo)的權(quán)向量為:=0.2860,0.1089,0.0370,0.0503,0.5178 即得到 5 個(gè)因子影響洪災(zāi)損失的權(quán)重，見(jiàn)表3-4：表 3-4 各個(gè)影響的權(quán)重影響權(quán)重受災(zāi)面積28.6%人均 GDP10.89%常住數(shù)量3.70%海平面上升量5.03%有效防洪能力51.78%4結(jié)果分析通過(guò) BP 網(wǎng)絡(luò)模型的 2020 年洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失為最大為 11.84 億元，2050 年最大經(jīng)濟(jì)損失為 5.78 億元，若受災(zāi)面積為最小時(shí)，損失 5.236 億元；若將防洪能力到最大時(shí)，損失 1.25 億元；若海平面僅上升 15cm 時(shí)，測(cè)得損失為 1.214 億元