1. 本选题研究的目的及意义
台风作为一种破坏性极强的自然灾害,对沿海地区的经济发展和人民生命财产安全构成严重威胁。
福建省地处中国东南沿海,是台风灾害的频发区之一,每年都会遭受不同程度的台风侵袭,造成巨大的经济损失。
因此,开展台风经济损失预测研究,对于提高防灾减灾能力、减少台风造成的损失具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
台风经济损失预测是一个复杂的研究课题,近年来,国内外学者从不同角度对此进行了广泛的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在台风灾害损失评估方面开展了大量研究,并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以福建省为研究区域,基于历史台风灾害数据和经济数据,构建神经网络预测模型,对台风造成的经济损失进行预测。
主要研究内容包括:
1.福建省台风灾害及经济损失特征分析:收集整理福建省历史台风灾害数据,包括台风路径、强度、登陆时间、地点等,以及相应的经济损失数据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证分析相结合的研究方法,并将遵循以下步骤:
1.准备阶段:确定研究方向和目标,完成文献综述,掌握国内外研究现状,了解相关理论基础和研究方法。
收集整理福建省历史台风灾害数据和社会经济数据,数据来源包括国家气象信息中心、福建省气象局、统计年鉴、相关研究文献等。
对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化、变量筛选等,构建完整可靠的数据库,为后续分析和建模做准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.将神经网络技术应用于福建省台风经济损失预测:弥补了传统预测方法在处理复杂非线性关系时的不足,提高了预测精度和效率。
为福建省台风灾害风险管理提供了一种新的、更加科学有效的方法。
2.构建基于多源数据的预测模型:综合考虑气象因素、地理环境因素、社会经济因素等多方面的影响,使模型更具解释性和可靠性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1.陈栋, 黄煜. 基于机器学习的台风灾害损失预测模型构建[j]. 灾害学, 2022, 37(4): 204-211.
2.黄磊, 陈波, 张建文, 等. 基于深度学习的台风灾害风险评估[j]. 水利水电技术, 2021, 52(8): 75-83.
3.王秀荣, 肖栋, 李永强, 等. 基于gis和随机森林模型的台风灾损评估——以福建省为例[j]. 自然灾害学报, 2021, 30(1): 108-117.
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