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一种灾情智能预测与评估系统的设计与实现
  • ISSN号：1005-0930
  • 期刊名称：《应用基础与工程科学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]东华大学信息科学与技术学院,上海201620, [2]东华大学旭日工商管理学院,上海200051, [3]上海电机学院电气学院,上海200240, [4]江西省水利厅,江西南昌330046
  • 相关基金：国家自然科学基金重点项目（60534020）,教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-04-415）.
作者： 陈云翔[2,4], 丁永生[1,2], 张向锋[1,3], 汤兵勇[2]
关键词： 灾情预测, 灾情评估, 智能评估, 神经网络, 免疫遗传算法, disaster prediction , disaster evaluation, intelligent evaluation , neural network , immune genetic algorithm
中文摘要：

在防洪决策流程中，灾情预测与评估扮演着十分重要的角色，根据所处的不同阶段，可以划分为灾前预测、灾中决策和灾后评估．本文设计了一种灾情预测与评估的智能系统．将灰色关联度分析法、BP神经网络、基于免疫遗传算法（IGA）的RBF神经网络三种方法应用到灾情评估系统中．仿真结果表明基于IGA的RBF神经网络有较高的准确性，因而有较好的实用性．最后采用灰色关联度分析法和IGA—RBF网络模型，给出了洪水灾度评估的系统实现．

英文摘要：

Prediction and evaluation of flood disaster plays an important role in flood control decisionmaking. The system can be divided into three modules of prediction before disaster, decisionmaking during disaster, and evaluation after disaster according to different stages. In this paper, an intelligent system for disaster prediction and evaluation is designed. Three intelligent algorithms,which are gray relational analysis, BP neural network, and IGA （immune genetic algorithm）-RBF （radius base function） neural network, are proposed and applied to disaster evaluation. Simulation results show that IGA-RBF has high precision and excellent performance, so it is feasible to use it in practical applications. Finally, we provide the implementation of disaster evaluation system with these algorithms.

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期刊信息
  • 《应用基础与工程科学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国自然资源学会
  • 主编：倪晋仁
  • 地址：北京大学环境大楼312室
  • 邮编：100871
  • 邮箱：jbse@iee.pku.edu.cn
  • 电话：010-62753153
  • 国际标准刊号：ISSN：1005-0930
  • 国内统一刊号：ISSN：11-3242/TB
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
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