1、“.....即表中的，对两种算法的预测精度进行量化，最后结果见表。表结果对比由表可得，神经网络绝对误差小于的数目为个，而算法预测得到的结果中绝对误差低于的数目为个，可以在定的范围内进行参数寻优，以找到较为适合的参数值。同理，对数据中每组作为训练集，得到最新的训练网络，以此预测往后次的经济损失，然后按照预测点的推移，训练样本随之转移，最后完成全部经济损失值的预测结果并与实际值进行对比，结果如图所示。图利用法预测结果两种预测方法结果对比分析运算速度从算法原理出发，由于人工神经网络因本身传递函数具有大数据背景下评估台风灾害经济风险天气学论文向后推移，预测点也将同时向后推移，直到得到往后所有点的预测结果。将预测所得结果与相应台风序号的实际数据做比较，如图所示。利用神经网络法预测结果图利用神经网络法预测结果利用预测利用进行预测时，将由降维后的个主成分作为影响因子的输入......”。

2、“.....运用中的工具箱对样本数据进行据作为训练集以预测下两次的经济损失。原始数据是已经进行降维后得到的个主成分。利用神经网络预测由降维后的个主成分作为神经网络的输入层，每次台风的直接经济损失数据作为神经网络的输出层，通过样本数据对网络进行训练，最后得到直接经济损失的预测值，中就有相应的神经网络工具箱可以进行对数据的训练和仿真。本文采取预测点的前组样本数据数据对些图像音像等多样化数据的量化提取技术尚未成熟和广泛运用，本文对图中的信息类型仅局限于数字文本资料，转换过程基本致，但最后输出本文的数据只有直接经济损失这个选项。大数据背景下评估台风灾害经济风险天气学论文。图降维结果时间序列分布直接经济预测台风灾害造成的直接经济损失受大数据多维度的数据影响，但由于些影响因素具有很强的随机性，因此预测本文对台风的经济风险解读基于灾害学领域的观点......”。

3、“.....对台风灾害有可能带来的经济损失以及此损失的可能性做出估计。数据降维大数据在数据维度上具有广泛性，尽管前期对数据选取已经作了筛选，但大量基于时间序列的数据在各维度上仍然可能存在较严重的线性相关性。大数据中，最常用的数据降维方词台风大数据广东省经济损失风险评估台风灾害是广东省最主要的自然灾害之，其引发的风暴潮及洪涝和山体滑波等灾害对社会基础设施和生命财产造成巨大的损害。台风灾害评估是防灾减灾的关键，但由于台风的复杂性，其经济损失预测直是个难题。我国学者在致灾因子和灾情结合评估研究采用数理统计方法和模糊数学方法。台风是个涉及大量资料运算的自然界现象，因此，引设施和生命财产造成巨大的损害。台风灾害评估是防灾减灾的关键，但由于台风的复杂性，其经济损失预测直是个难题......”。

4、“.....台风是个涉及大量资料运算的自然界现象，因此，引入大数据分析技术有助于掌握台风的动态。本文尝试以大数据分析数据挖掘方法，利用多维度多角度的数据寻找关联性，从看似琐碎据只有直接经济损失这个选项。数据降维大数据在数据维度上具有广泛性，尽管前期对数据选取已经作了筛选，但大量基于时间序列的数据在各维度上仍然可能存在较严重的线性相关性。大数据中，最常用的数据降维方式是通过压缩数据的线性关系已达到高维度数据最终向低维度映射的目的，减少计算资源的耗费与提高运算速度。由于大数据的数据多元，因此，维度可以无限大，本文王朋提高建模性能的学习算法及其应用研究北京工业大学，张浩然，汪晓东回归最小乘支持向量机和在线式学习算法计算机学报，陈倩，徐宏锐考虑相关因素的最小乘支持向量机风速预测方法栗然电力系统保护与控制，郝晓军，闫京海，樊友谊大数据分析过程中的降维方法航天电子对抗......”。

5、“.....田英杰数据挖掘中的新方法支持向量机北京科学出版社，伍俊杰，黄浩大数据背景下评估台风灾害经济风险天气学论文大数据分析技术有助于掌握台风的动态。本文尝试以大数据分析数据挖掘方法，利用多维度多角度的数据寻找关联性，从看似琐碎不相关的数据集合中挖掘对模型优化有用的因子，并使用机器学习中具有自我反馈学习的预测模型对最终结果进行预测。最后，基于这个预测模型再运用气象灾害风险管理的方法做出台风经济风险的统计和预测。大数据背景下评估台风灾害经济风险天气学论文过最速下降法，反向传播来不断调整网络的权值和阈值使得网络的总误差最小。模型拓扑结构有输入层隐藏层和输出层组成。第个神经元的净输入值见式。模型运算结构如图所示。图中，传递函数第个神经元的输出。当正向传播完成后需要反向传播，即通过累计误差去调整网络中的权值，使总误差减少。关于神经网络更详细的算法可参考文献......”。

6、“.....最后从运算速度和精度上对两种模型于台风大数据中的应用作出分析与评价。基于台风灾害直接经济损失的预测对网络和比较分析得出在大数据预测过程中更为适合。但预测结果仅仅局限于个预测值，而不是预测值的置信区间，这是今后研究和改进的方向之，在实际应用中往往后者会具有更大的参考价值。参考文献卢文芳上海地区热相关的数据集合中挖掘对模型优化有用的因子，并使用机器学习中具有自我反馈学习的预测模型对最终结果进行预测。最后，基于这个预测模型再运用气象灾害风险管理的方法做出台风经济风险的统计和预测。大数据背景下评估台风灾害经济风险天气学论文。相关技术神经网络的原理神经网络模型是种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，选取了部分相关的数据维度作出筛选分析，见表。本文对台风的经济风险解读基于灾害学领域的观点，即自然灾害事件包括量级时间场地等要素发生的可能性以及由其造成后果的严重程度......”。

7、“.....关键词台风大数据广东省经济损失风险评估台风灾害是广东省最主要的自然灾害之，其引发的风暴潮及洪涝和山体滑波等灾害对社会基础，潘晨基于大数据分析的台风灾害经济风险评估水利规划与设计，。大数据分析技术与预测大数据转换过程大数据的数据转换过程可分为各类型不同数据的前提收集中期对各类型数据的压缩和分析及最后结果的输出，如图所示。由于大数据对些图像音像等多样化数据的量化提取技术尚未成熟和广泛运用，本文对图中的信息类型仅局限于数字文本资料，转换过程基本致，但最后输出本文的气旋灾情的评估和灾年预测自然灾害学报，钱燕珍，杨元琴热带气旋灾害指数的估算与应用方法气象，梁必骐，樊琦热带气旋灾害的模糊数学评价热带气象学报，于涛网络自适应学习率算法分析大连理工大学，辛海涛，杨殿军，康靖神经元网络算法在高新技术产品评价中的应用商业经济，美等著，戴葵......”。

8、“.....选用法进行数据预测会更有效率，并且更节省计算机运算占用的内存，减少不必要资源浪费。结语本文对台风灾害的经济风险的大数据分析过程作了介绍，包括前期的数据抓取转换和清洗多维度数据的压缩降维和利用预测模型对数据进行预测，分析和反馈学习，不断提高数据预测的计算精度。并且就台风经济损失数据，利用机器学习中的两种用于回归预测的常用高于神经网络法预测得到的结果。因此，在精度上也可以认为广东省台风灾害的直接经济损失预测上在大多数点的准确率要高于神经网络，尽管些点上法的预测值误差会高于神经网络法的预测值误差，并且有个别点也会出现误差爆炸的情况，当出现误差爆炸时，可以认为模型预测已经没有意义，但到底是什么原因导致模型预测出现误差爆炸的情况是今后非线性映射以及算法收敛比较慢的特征......”。

9、“.....这样能够显著提高模型的训练速度，在对台风灾害直接经济损失的预测实验中，实际情况明显低说明两种算法在运算速度上的优劣，因为本实验中神经网络在前后推移中共用了大约，而则只用了左右，练和最后结果预测。本文将选定高斯径向基函数作为的核函数，因为它的应用范围最为广泛并直接反映了两个数据的距离。另外在选定核函数之后，模型还需对超参数对应惩罚因子，决定训练误差和核参数决定样本的分布和范围，与方差成反比，以上两个参数的选取须在合理的范围内选取，太高容易造成过度拟合，在工具中有个函数为训练集来对往后次台风的直接经济损失进行预测，以此类推，通过训练样本的每两组地向后移动，形成适用于后两次数据点预测的神经网络，即最新权值，完成后样本数据集两次台风直接经济损失预测。由于数据库准备前期已经对数据进行了归化处理......”。