马斯京根模型参数估计的新方法

提出了马斯京投模型参数估计的一种新方法—加速遗传算法,分析了该算法控制参数的优化特性,总结出了这些参数的简便设置技术．应用实例表明,该方法简便、直观、通用、适应性强,它可广泛应用于各种自然灾害模型的优化问题之中。     

单一重现期非线性暴雨强度模型参数的确定--新型混合加速遗传算法的构建与应用

对浮点编码遗传算法进行了改进,并嵌入Powell方向加速局部搜索算法与加速循环操作,从而构建了新型混合加速遗传算法.确定单一重现期的非线性暴雨强度模型参数的应用实例表明,该方法兼顾了改进浮点编码遗传算法和Powell算法的优点,是一种既可以较大概率、快速地搜索全局近似最优解,又能进行局部细微搜索的出色的非线性优化方法.该法在其它工程问题的非线性模型参数的确定中也具有广阔的应用前景.     

基于GIS的上海市社区暴雨积涝模拟研究

随着城市化的推进,暴雨积涝逐渐成为许多城市的主要自然灾害,但当前积涝模型大多基于水动力学方法,需要大量的输入参数,不便于推广和应用。研究采用了积水站数据反算区域排水,并基于简化的城市暴雨积涝模型模拟研究区的积水深度和受淹房屋分布。在此基础上,利用现有灾情资料对模拟结果进行了评估。分析表明,该方法可以较好地模拟五角场街道在一定降雨强度下的积涝空间分布;研究区内积水深度与地表高程密切相关,积水面积和受淹房屋数量都随降雨量的增大而增大,且增幅逐渐放缓,而区内受淹房屋主要为低矮平房、老旧房屋和厂房。     

基于物元理论的自然灾害损失等级划分方法

基于"灾度"概念及其改进算法,结合物元理论,提出了自然灾害损失等级划分的可拓学算法,建立了基于物元理论的自然灾害损失等级划分模型,将物元分析方法应用于自然灾害损失等级划分,作为灾害损失等级评估方法的一种补充,并与之前算法互为验证.不仅论证了物元理论应用于灾害等级划分的可行性,阐述了自然灾害损失评估物元模型的算法过程,而且利用该模型正确评估了2008年中国南方冰冻灾害的损失等级.经过反复验证,证实了该方法的科学性,同时提出了该模型尚存在的细节问题,如灾度上限的取值,权重确定的方法等问题,以便于更好的完善该模型算法.     

自然灾害综合灾情分级模型及应用

根据对自然灾害灾情的调研，提出了自然灾害综合灾情分级的指标体系和单指标分级标准，然后应用灰色聚类方法建立了自然灾害综合灾情分级模型，并探讨了该模型在评估1993年中国沿海地区台风、暴雨灾害灾情中的应用。     

蚁群算法在马斯京根模型参数估计中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,该算法具有许多优越的性质.研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略,针对洪水演算的马斯京根模型参数估计问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型进行了求解.应用实例表明,蚁群算法在求解连续空间优化问题中是很有效的,可以广泛应用于各种自然灾害模型的优化问题.     

台风暴雨灾害风险区划更新实证分析

在缺失原始资料情况下,通过加权处理旧区划图和新的资料,是区划图更新的一个重要途径。以广东省台风暴雨灾害为例,说明如何应用加权更新模型进行区划图更新,并对其进行了检验。实例证明,在原区划理论和方法不变的情况下,通过加权处理新旧资料,可以满意地更新自然灾害风险区划图。     

以历史灾情资料为依据的农业自然灾害风险评估方法

针对小区域内历史灾情资料不多的特点,引入了信息扩散的模糊数学方法,对历史灾情资料进行优化处理,提供了对农业自然灾害进行风险评估的实用方法。在“湖南省自然灾害风险监测管理信息系统”中的应用表明,该方法给出的结果同实际情况相当吻合。     

基于Geodatabase的工程设施自然灾害案例库设计

工程设施自然灾害案例是工程设施在遭受自然灾害侵袭后造成的状态变化的真实记述。基于工程设施自然灾害案例的特征和计算机人工智能技术对案例的复用要求,构建了工程设施自然灾害案例的本体模型、元模型和案例库的组织模型,并基于GeoDataBase数据模型设计实现了该案例库,为自然灾害工程设施案例的存储和管理探索了新的方式。     

自然灾害救援过程中生命体征变化趋势分析仿真

为了提高自然灾害中对生命的救援效率,研究最优的解救方案,获得黄金救援时间,需要对自然灾害中的生命体征变化趋势进行有效预测分析,提出基于氧脉搏和心脏功能变化特征联合分析的自然灾害中,生命体征变化趋势分析预测模型。构建反应生命体征变化的身体机能参数,以氧脉搏、通气量、摄氧量以及心率变化等因素为约束指标,构建生命体征综合信息分析平台,采用关联规则预测方法进行生命体征变化预测,根据预测结果实现对自然灾害中生命体征的量化评价。仿真结果表明,采用该模型对自然灾害中生命体征变化趋势分析的准确性较好,可靠性较高,提高抢救效率。