【摘 要】
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依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害(洪灾、旱灾、冰冻灾)及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线
【机 构】
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南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室
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依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害(洪灾、旱灾、冰冻灾)及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。
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