基于人工神经网络与主成分分析法的洪灾评估

洪灾评估就是根据已有灾情评估指标值和灾情评估模型，对因洪水灾害造成的破坏程度进行评估，灾情评估(灾情等级)对洪水灾害管理工作具有重要的指导意义。洪水灾情涉及自然环境与社会经济等许多因素，目前国内外尚无统一的洪水灾情评估指标体系和对各指标的灾情分级标准，而且由于各单项指标的灾情等级评估结果往往是不相容的，直接利用洪灾历史经验确定灾情等级又十分困难且具有主观臆断性。基于此，本文以文山州洪灾资料为基础，选择受灾人口、死亡人口、经济损失、减产粮食4个评价指标，分别采用BP神经网络和主成分分析法建立洪灾评估模型，对1990～2007年洪灾进行评估，旨在能全面反映文山州洪灾损失情况，从而确定减灾目标，优化减灾措施，为减灾决策提供参考依据。