基于灰云白化权函数的洪水灾害综合等级评估

将表示信息模糊性和随机性的定性、定量转换的云模型引入灰色白化权函数的表达,对传统白化权函数进行改进,建立了基于灰色云模型的白化权函数,用灰云聚类模型对洪水灾害损失进行等级评估,以弥补常用方法的不足。最后选取1989-1990年间我国部分省市发生的45个洪水灾害的灾情案例作为评估实例,选取房屋倒塌数量、受灾面积、伤亡人数和直接经济损失4个评估指标,对所有样本进行灰云聚类,得到了灾情评估结果,证实了该方法的可行性。     

基于投影寻踪的洪水灾情评价插值模型

为解决单项洪水灾情等级评价指标评价结果的不相容问题,提高综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度,本文利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线,为洪水灾情评价提供了一种新模型--遗传投影寻踪插值模型.通过最佳投影向量和评价指标向量的内积可把洪水灾情多维评价样本指标综合成一维投影指标,根据该投影指标值和对应等级的分布,可建立洪水灾情评价的插值模型,解决了各单项洪水灾情评价指标评价结果的不相容问题,提高了洪水灾情综合评价问题各层次的分辩力.作为示例,对中国部分省市的洪水灾情进行了综合评价.     

卫星云图样本集的FCM优化调整与云类判别

基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性,基于该判据的分类结果可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云和积雨云,分割判别效果符合客观实际。     

洪水灾情评价的脉冲耦合神经网络模型

洪水灾情的评价工作对洪水灾害的分类管理具有重要的指导意义。脉冲耦合神经网络模型应用到洪水灾情评价中是一次新尝试,该方法通过脉冲输出从而调节阈值,并且应用动态阈值来确定洪水灾情的等级。这个方法比传统的BP模型简化了权值的训练,模型更加简便、直观。采用脉冲耦合神经网络模型得出的评价结果同灰色关联法、灰色聚类法、灰色模糊综合法的评价结果进行了比较,表明其用于洪水损失评价具有科学性和实用性。     

陕西省自然灾害损失年景和评价指标的研究

应用模糊数学系统聚类方法对陕西1949～1990年自然灾害造成的人口死亡、房屋倒塌和农田成灾面积进行了聚类分析,划分出相似成灾年份及相应损失指标,同时通过总损失价值计算进行了逐年损失等级划分,建立了各级等级标准和灾害年景序列。     

一种通用的生命线工程网络事件空间聚类分析算法

网络事件空间聚类分析可发现供水、排水、燃气、电力等生命线工程爆管、漏损事件的高发区域。生命线工程事件由网络边约束,可抽象为网络事件。若不考虑网络拓扑关系,将产生网络事件空间聚类结果与实际分类不符的问题。基于事件网络距离,提出了一种通用的网络事件空间聚类方法,给出了核心概念的形式化定义以及算法描述,可广泛应用于生命线工程事件高发区域的发现,具有较强的实用性。并结合供水管网生命线工程爆管事件高发区域分析实例,给出算法参数的确定原则和范围,验证了所提出的算法的有效性。     

基于可变模糊聚类的城镇综合承灾能力评价研究

城镇灾害的多样性、频繁发生与其造成的各种损失和破坏的严重化趋势,已经对城镇经济社会发展构成重大威胁。城镇应对灾害的预测、防御、救助及灾后恢复的综合能力,直接决定了城镇可持续发展的基础和能力。建立了基于城镇社会、经济和环境属性功能的城镇综合承灾能力评价指标体系,运用可变模糊聚类方法,通过指标权重、相对隶属度与聚类中心之间的动态迭代,得到了更为合理的样本城镇的防灾、抗灾、救灾和灾后恢复能力相对比较结果。与已有研究相比,可变模糊聚类在综合评价问题上的数据处理和分析能力更客观和多样化。     

边坡稳定性评价的自适应模拟退火聚类分析法

本文针对常规聚类法对初始聚类中心 的敏感性以及聚类结果与样本输入次序有关等问题,提出了基于模拟退火算法的边坡稳定性评价的自适应聚类分析方法。此方法对三峡库区36个边坡的研究结果表明，它是一个具有全局最优解和有较高计算效率的聚类法,其结果明显优于常规聚类法。     

风暴潮洪水风险图制作研究

在对洪水灾害风险图进行研究和归纳的基础上,根据上海市的地形、沿海提防、洪涝灾害等特点,分析了上海市风暴潮洪水灾害的成因,以及这些因素与洪灾危险程度间的相关关系。借助模糊数学方法,求出危险程度隶属度。在地理信息系统平台上,采用多边形叠置分析和聚类分析等手段,研究洪水灾害危险程度区划的方法,进而绘制成洪水风险图。风险的评估采用了多指标综合评估方法,不仅计算了洪水的自然风险,同时考虑了防洪工程风险的影响。     

模糊聚类在不良地质洞段红外探水中的应用

在玉昆铁路柿花树隧道不良地质发育的洞段进行红外探水工作期间,常用的分析方法有时无法预判掌子面前方是否存在隐伏水体或含水构造。为了提高红外探水短距离预报的准确率,用模糊聚类法将掌子面测点场强的数据分类,根据开挖传递的地质信息,研究模糊聚类结果的变化规律、突水风险与岩体破碎程度之间的关系。实践证明,模糊聚类法和常用分析方法的结合,使红外探水取得了较好的预判效果。     

基于模糊聚类算法的洪水预报研究

考虑降雨时空分布、降雨平均强度和土壤初始含水量对洪水过程的影响,将这些影响因子分为数值特征影响因子和属性特征影响因子,运用模糊C均值算法对历史洪水样本模糊聚类,然后根据不同的类建立不同的洪水预报模型。实例验证表明,该方法可以有效提高洪水预报的精度。     

全国及区域尺度上农业旱灾受灾率分级研究

旱灾是影响我国农业发展的重要自然灾害,如何定量评价旱灾的致灾程度,对旱灾等级进行科学界定,对于农业防灾减灾工作具有重要的意义。该文提出以农作物旱灾受灾率(Ia)为分级指标,采用系统聚类法和逐步聚类法为分类方法,拟将农业旱灾划分为5级,分别为无旱(D0)、轻旱(D1)、中旱(D2)、重旱(D3)、特旱(D4),通过判别分析法对分类结果进行验证,以期对全国及区域尺度上的农业旱灾等级标准进行合理地划分。研究结果表明:全国农业旱灾等级划分采用类平均法和重心法划分结果一致,D0为0≤Ia10%,D1为10%≤Ia15%,D2为15%≤Ia20%,D3为20%≤Ia25%、D4时Ia≥25%;在区域尺度上,D0为0≤Ia6%,D1为6%≤Ia13%,D2为13%≤Ia22%,D3为22%≤Ia36%和D4为Ia≥36%。考虑到全国农业旱灾标准的推广性以及未来旱灾可能加重的变化趋势,将全国农作物旱灾受灾率在不同等级的范围提升2%~3%。从实际记录年度旱情来看,两个尺度上的分级结果均比较合理,能很好地解释现有农业旱灾的分级现象,可为今后的农业旱灾应急响应研究和实际工作提供参考。     

基于熵权的灰色聚类在洪灾评估中的应用

洪水灾害灾情识别的实质就是建立各个洪水灾害灾情决策指标与洪灾等级之间的非线性关系。鉴于洪灾成因机制的复杂性和发生过程的随机性,在灰色聚类的基础上引入信息熵概念,提出了具有典型指数白化权函数,并采用加权平均原则的灰色信息熵聚类。该方法有效解决了"零权重"问题,通过引用熵权所反应的数据本身的效用值来修正指标的权重系数,充分利用了样本遗留信息,并极大地保留了聚类系数的蕴涵信息。实例证明,灰色信息熵聚类的评价过程直观简单,结果合理有效,能有效扩大灰色聚类在实际工程中的应用范围。     

高山区冰川突发洪水混沌机制研究

首先,介绍了重构相空间技术,并揭示了混沌特性的主要定量指标,即关联分维数Ｄ２,李雅普诺夫（Ｌｙａｐｕｎｏｖ）指数和柯尔莫奇诺夫（Ｋｏｌｏｍｏｇｏｒｏｖ）熵。然后,对叶尔河冰川突发洪水这一典型自然系统的无序现象,从洪水时序列出发,通过对上述指标的分析,讨论了高山区冰川突发洪水过程和形成的混沌机制,表明该类洪水时间序列具有混沌动力系统的一些特征。     

基于密度峰值聚类的气象灾害识别

气象灾害案例是气象业务部门归纳与总结预报经验的前提与基础,但是当需要的灾害性天气没有时空定位档案,或档案不够完整和全面,那么就势必要从海量的历史数据中逐一进行查找定位,因此针对这种海量数据中逐一查找的低效问题,应用一种改进的密度峰值聚类方法进行灾害天气识别。该方法首先以气象要素为维度计算每个数据点的密度、距离、路径、分布四大属性,然后用回归分析提取簇心并判定其灾害类型及级别,最后判定同簇剩余数据点划入对应的灾害得到识别结果,由于可以同时定位多种类型和级别的灾害天气,且无需低效地逐一比对数据和灾害等级标准,因此具有适用性强、速度快、控制参数少的优点。使用该方法基于欧洲中期天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts, ECMWF)的再分析资料进行聚类分析,进而识别出江苏省2018年各类气象灾害出现的时间和地点,试验结果表明：该方法可以一次性识别出暴雨、烈风、暴雪、高温、寒潮、重旱六种灾害,而k-means聚类识别率为其53%,层级聚类识别率为其77%,密度峰值聚类(Clustering by density peaks...     

基于模糊聚类的应急物资分类储备研究

对品种繁多的应急物资进行分类是科学储备应急物资的前提和基础。以应急物资的自然属性和社会属性以及突发事件的应急需求为基础,从应急物资的有效使用期限、用途、生产周期、价格、市场流通量、社会集中拥有量、突发事件的预计需求量和需求层次8个方面建立应急物资的分类指标体系;采用模糊聚类的方法对应急物资进行分类,并用经验正交函数方法确定应急物资的最佳分类数量;最后探讨了每一类应急物资的储备模式,为应急物资的科学储备提供借鉴。     

拱桥震害预测的灰色聚类方法

利用灰色聚类方法对拱桥在常见地震烈度下的震害进行了预测。文中考虑了地震烈度、拱桥孔数、跨径及地基条件四个主要震害因子,给出了唐山地震中２９座拱桥的预测结果,并与实际震害进行了对比。从而说明利用灰色聚类方法对拱桥进行震害预测是可行的,值得进一步研究和推广。     

洪水等级和灾情划分问题

洪水等级是描述一次洪水大小的指标，而洪水灾度是描述一次洪水造成损失大小的指标。这两个指标从理论和应用方面来说都具有许多优点，概念明确，简单易行。     

基于灰色聚类的区域地质灾害危险性分区评价

区域地质灾害危险性评价是灾害学研究的一项重要内容,并正在向定量化、综合化、科学化发展,但是由于它所涉及的因子较多,且许多因素具有很大的不确定性,所以迄今为止仍有不少需要探索的问题.可以认为,地质环境系统是灰色系统,这就是分类决策聚类问题.以吉林省磐石市为例,将灰色聚类法应用到区域地质灾害危险性评价中,确定了影响地质灾害危险性的主要地质环境因素,建立了区域地质灾害危险性评估的数学模型,计算得到的危险程度数值,反映了磐石市地质灾害的危险程度.根据评价结果,按地质灾害危险性程度将磐石市划分为4个区,经与磐石市地质灾害发育的实际情况进行对比,结果表明文中所提方法的分析结果是可靠的.     

模糊聚类分析在中国火灾危害分类中的应用

火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的模糊系统行为。运用模糊聚类分析方法,借助于M ATLAB计算软件,对中国火灾的危害程度进行了分类。根据2000年中国火灾统计资料,把31个省市分为重灾区、较重灾区、一般灾区、轻灾区等4类,与传统的概率统计方法相比,本方法更符合客观实际。城市火灾分类是动态的,重灾区吸取教训,增强消防意识,增大消防投入,可减少火灾隐患;而轻灾区如不注意防范,也会增加火灾隐患。因此不论轻重灾区,均应时时增强防范意识,把火灾危害降至最低。