基于改进的神经网络模型预测气象灾害经济损失———以广东省台风灾害为例

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.04.033

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (4): 247-253.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.04.033

基于改进的神经网络模型预测气象灾害经济损失———以广东省台风灾害为例

李博１，冯俏彬２，戚克维１

１中共中央党校（国家行政学院）公共管理教研部，北京１０００９１；２．国务院发展研究中心，北京１０００１０

收稿日期:2020-06-20 出版日期:2021-05-10 发布日期:2021-05-10
作者简介:李博，男，博士研究生，工程师，主要从事气候变化经济学、气象灾害和气候变化智库研究，Ｅｍａｉｌ：ｌｉ＿ｂｏ＠ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ；通讯作者冯俏彬，女，博士，教授，主要从事公共财政与税收研究，Ｅｍａｉｌ：ｑｂｆｅｎｇ６６６＠１６３．ｃｏｍ。
基金资助:
国家自然科学基金青年基金项目(71804033)

Received:2020-06-20 Online:2021-05-10 Published:2021-05-10

摘要/Abstract

摘要： 以广东省台风灾害为例,利用遗传算法改进 BP神经网络形成 GABP神经网络模型,将台风最大风力?台风最大风速?受灾人数?转移安置人数和农作物受灾面积 5种变量作为致灾因子,进入神经网络模型,并作为 GABP神经网络输入数据对直接经济损失进行预测?结果表明:在物价调整前 GABP神经网络模型和单一 BP神经网络模型的平均相对误差分别为 17.30和 22.86,物价调整后两者的平均相对误差分别为 6.27和 12.51,这意味着只有将各年份台风灾害直接经济损失调整到同一物价水平上,才能达到最优结果,且 GABP神经网络模型的预测结果始终优于单一 BP神经网络模型;鉴于 GABP神经网络模型的适用性和参考价值,有关政府部门可在气象灾害发生后,采用该方法对灾情数据进行预测,提升政府在灾情统计方面的时效性,进而在应急财政投入方面迅速作出反应?

关键词: 台风灾害, 神经网络, 经济损失, 物价水平

中图分类号:

F069.9

李博１，冯俏彬２，戚克维１. 基于改进的神经网络模型预测气象灾害经济损失———以广东省台风灾害为例[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2021, 35(4): 247-253.

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