基于模糊回归模型的洪水灾害分级评估方法研究

资 源 简 介

基于模糊回归模型的洪水灾害分级评估方法研究

详 情 说 明

洪水灾害分级评估是防灾减灾工作中的重要环节，传统方法往往难以处理灾害数据中的不确定性和模糊性。模糊回归模型为解决这一问题提供了新的技术路径。

模糊回归通过引入隶属度函数，能够有效描述洪水灾害中各影响因素（如降雨量、地形坡度、植被覆盖率等）与灾害等级间的非线性关系。相比于经典回归模型，其核心优势在于：1）允许参数和预测结果为模糊数；2）通过模糊规则库处理专家经验知识；3）对数据噪声具有较强的容错能力。

典型的实现流程包含四个阶段：首先需构建模糊化输入层，将水文气象指标转化为模糊集合；接着设计模糊规则推理层，通常采用IF-THEN规则形式；然后通过去模糊化输出层得到具体灾害等级；最后利用历史灾情数据进行模型校验。该模型在区分灾害轻微/中度/严重等级时，能保留边界情况的渐变特性，更符合实际灾变的连续演化特征。

当前研究热点集中在模糊规则自动生成算法优化，以及与其他智能算法（如神经网络、支持向量机）的混合建模方向。这种方法已在流域洪水风险评估中得到验证，评估精度比传统方法平均提升15%-20%。