基于BP神经网络的灾情预测模型

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

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技攻关项目2001BA102A05-02

在线出版日期：2005-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：212-213