一种基于机器学习的台风灾害动态风险评估及资源调度方法,属于灾害风险管理领域。该方法包括:综合考虑致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力选择风险要素指标;通过相关性分析,研究台风灾害的风险要素与灾情损失之间的关系,对风险要素指标进行筛选;通过对输入特征进行标准化处理使各个特征的尺度一致;利用机器学习算法构建台风灾害动态风险评估模型,然后将动态实测致灾因子指标输入模型得出评估结果;根据各区域的风险等级划分资源分配的优先级,结合不同区域的物资需求量和资源供应量建立台风灾害下的应急资源调度方法。该方法实现对台风灾害的动态风险评估,据此有效制定合理的应急资源调度方法,为防灾减灾工作提供重要支撑。
背景技术
随着数据科学和计算能力的不断提升,机器学习技术在处理复杂的、非线性数据方面展现了强大的潜力。传统的台风风险评估方法大多是静态的,在复杂和实时变化的环境下具有局限性。在现有的基于机器学习方法的台风风险评估技术中,虽然针对灾害损失以及潜在风险的评估研究已有一定进展,但在如何将评估结果应用于具体的应急资源调度方面,研究仍显不足。现有技术主要集中于台风风险的气象数据分析和灾害损失预测,缺乏针对资源调度的详细研究和应用。
实现思路