基于规范变换的前向神经网络的洪水灾害评估模型

作者：徐源蔚; 李祚泳; 汪嘉杨

来源：成都信息工程学院学报, 2015, 30(03): 293-297.

DOI：10.16836/j.cnki.jcuit.2015.03.017

• 环境科学
• 环境系统分析
• 规范变换
• 前向神经网络
• 洪水灾害
• 灾情评估

针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入局部极值的缺陷,提出以双极性sigmoid函数作为隐层节点的激活函数的洪水灾害评价前向神经网络模型。采用对洪水灾害指标值进行规范变换,使规范变换后的各指标皆"等效"于同一个规范指标;构建并优化得出适用于洪水灾害评价的任意2个指标规范值的前向神经网络模型(NV-FNN(2-2-1))和任意3个指标规范值的前向神经网络模型(NV-FNN(3-2-1));对洪水灾害指标较多的前向神经网络建模,则可通过将多指标的前向神经网络模型分解为以上两种简单模型的组合表示。模型用于中国45个洪水灾情案例分析,其评价结果与实况相符合,验证了模型的有效性。与其他方法的评价结果比较表明:该模型由于不受指标数多少的限制,实用范围广泛。

• 单位
  成都信息工程大学