城市水灾害风险等级的RBF-C评估方法

摘要：

针对城市水灾害系统的不确定性特征，提出了基于RBF神经网络和云模型理论的RBF-C风险等级评估方法。选取影响城市水灾害的4个基本评价因子，依据实测水文频率曲线确定相应于各风险等级的标准限值，并生成各评价因子下风险等级的综合云模型。用评价因子实测时间序列进行RBF神经网络建模，预测值代入综合云模型得到水灾害风险等级确定度分布。实例证明，RBF-C风险等级评估方法能够改进评价过程中风险归属不确定性问题，评估结果能较为准确地反映出城市水灾害的风险程度。

关键词：风险评估、城市水灾害、云模型、RBF神经网络、时间序列分析

分类号：P333(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41071018；国家重点基础研究发展计划项目2013CB956503；教育部新世纪优秀人才支持计划项目NCET -12-0262；教育部博士点基金资助项目20120091110026，20100091120059；江苏省教育厅青蓝工程项目。

在线出版日期：2014-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-10,14