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基于BP神经网络的灾情预测模型
引用本文:张正,黄泰松,左春. 基于BP神经网络的灾情预测模型[J]. 计算机工程, 2005, 31(1): 212-213
作者姓名:张正  黄泰松  左春
作者单位:中科院软件研究所,北京,100080
基金项目:国家“十五”科技攻关项目基金资助:“财产保险防灾减损技术”(2001BA102A05-02)
摘    要:洪灾灾情预测是保险公司财产保险防灾减损工作的重要内容,它有效地预测出受灾的地区和强度,对于财产保险的费率制定、有效预防、及时施救以及防灾预案的编制有重要的指导意义。该文采用了BP神经网络进行灾情预测,在学习过程中结合了聚类,引入了惯性因子,加快了学习时的收敛速度,试验证明,取得了良好的学习和测试效果。

关 键 词:灾情预测 神经网络 BP算法 聚类
文章编号:1000-3428(2005)01-0212-02

Disaster Forecast Model Based on BP Network
ZHANG Zheng,HUANG Taisong,ZUO Chun. Disaster Forecast Model Based on BP Network[J]. Computer Engineering, 2005, 31(1): 212-213
Authors:ZHANG Zheng  HUANG Taisong  ZUO Chun
Abstract:Disaster forecast is the important content of loss reduction for insurance agent. It can forecast the stricken area and its intension, which has signality in making rate, preventing efficiently, rescue in time and the workout of the prediction. This paper adopts BP arithmetic combining clustering, importing inertia gene, accelerates the speed of learning and gets the nicer result.
Keywords:Disaster forecast  Neural network  BP arithmetic  Clustering
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