典型文献
基于深度学习的旱灾风险评估方法
文献摘要：
针对当前旱灾风险评估中将影响干旱的因素与历史旱灾记录直接进行关联研究的成果相对较少的问题,从历史旱情文本数据和气象数据出发,提出了一种新的基于深度学习的旱灾风险等级评估方法.利用长短期记忆神经网络与支持向量机构建了旱灾风险等级评估模型,将其用于对未来可能发生的旱灾风险等级进行评估.在此基础上,以郑州市为研究实例,并用1951～2020年的气象数据以及灾情文本描述记录对所构建的模型进行有效性检验.结果表明:研究区2019年和2020年春季干旱状况比较严重,与实际情况相比,预测准确率为75％.这也验证了所提出的融合多源数据旱灾风险评估方法在风险等级预测方面具有一定的有效性.
文献关键词：
干旱预测;风险评估;长短期记忆网络;支持向量机;机器学习;郑州市
中图分类号：
作者姓名：
冯岭;宋文辉;陈继坤
作者机构：
华北水利水电大学信息工程学院,河南郑州450046
文献出处：
引用格式：
[1]冯岭;宋文辉;陈继坤-.基于深度学习的旱灾风险评估方法)[J].人民长江,2022(06):111-118
A类：
灾情文本
B类：
旱灾风险,风险评估方法,接进,关联研究,旱情,文本数据,气象数据,风险等级,等级评估,长短期记忆神经网络,未来可能,郑州市,文本描述,述记,有效性检验,比较严重,预测准确率,多源数据,等级预测,干旱预测,长短期记忆网络
AB值：
0.277292
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
