PPDC模型的修正及其在风暴潮灾害风险区划中的应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 0 引言 | 第11-24页 |
| 0.1 选题的背景及意义 | 第11-13页 |
| 0.1.1 选题背景 | 第11-13页 |
| 0.1.2 选题意义 | 第13页 |
| 0.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 0.2.1 灾害风险要素研究进展 | 第13-16页 |
| 0.2.2 灾害风险评估研究进展 | 第16-18页 |
| 0.2.3 灾害风险区划研究进展 | 第18-19页 |
| 0.2.4 投影寻踪方法研究进展 | 第19页 |
| 0.2.5 总结与述评 | 第19-20页 |
| 0.3 研究内容与框架 | 第20-23页 |
| 0.3.1 研究思路与结构 | 第20-22页 |
| 0.3.2 研究方法 | 第22-23页 |
| 0.4 论文的创新与不足 | 第23-24页 |
| 0.4.1 论文的创新 | 第23页 |
| 0.4.2 论文的不足 | 第23-24页 |
| 1 研究的相关理论基础 | 第24-35页 |
| 1.1 基本概念的界定 | 第24-26页 |
| 1.1.1 风暴潮灾害 | 第24页 |
| 1.1.2 风险区划 | 第24-26页 |
| 1.2 风暴潮灾害风险的形成机理 | 第26页 |
| 1.3 灾害风险区划的基本原理 | 第26-29页 |
| 1.3.1 灾害风险区划的目的 | 第26-27页 |
| 1.3.2 灾害风险区划的原则 | 第27-28页 |
| 1.3.3 灾害风险区划的思路和方法 | 第28-29页 |
| 1.4 粗糙集理论 | 第29-34页 |
| 1.4.1 粗糙集的基本概念 | 第29-32页 |
| 1.4.2 知识约简的基本方法 | 第32-34页 |
| 1.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 2 投影寻踪动态聚类的修正 | 第35-47页 |
| 2.1 投影寻踪动态聚类的原理 | 第35-38页 |
| 2.1.1 PPDC的思想 | 第35-36页 |
| 2.1.2 PPDC模型的建立 | 第36-38页 |
| 2.2 混合算法的原理 | 第38-44页 |
| 2.2.1 遗传算法的思想与流程 | 第38-40页 |
| 2.2.2 粒子群算法的思想与流程 | 第40-42页 |
| 2.2.3 遗传算法和粒子群算法的优劣 | 第42-43页 |
| 2.2.4 混合算法的实现 | 第43-44页 |
| 2.3 基于混合算法优化的投影寻踪动态聚类 | 第44-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 3 沿海省市风暴潮灾害风险区划指标体系设计 | 第47-59页 |
| 3.1 沿海省市风暴潮灾害风险辨识 | 第47-50页 |
| 3.1.1 风暴潮灾害概况 | 第47-48页 |
| 3.1.2 研究区域概况 | 第48-50页 |
| 3.2 沿海省市风暴潮灾害风险要素分析 | 第50-52页 |
| 3.2.1 危险性分析 | 第50页 |
| 3.2.2 承灾体易损性分析 | 第50-52页 |
| 3.3 指标体系设计的原则 | 第52-53页 |
| 3.3.1 科学性原则 | 第52页 |
| 3.3.2 完备性原则 | 第52-53页 |
| 3.3.3 可行性原则 | 第53页 |
| 3.4 指标体系的初步建立 | 第53-58页 |
| 3.4.1 指标体系的构建 | 第53-55页 |
| 3.4.2 指标的释义 | 第55-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 4 沿海省市风暴潮灾害风险区划的实证研究 | 第59-74页 |
| 4.1 基于RST的指标集简化 | 第59-64页 |
| 4.1.1 数据标准化及离散化 | 第59-61页 |
| 4.1.2 最终指标体系的建立 | 第61-64页 |
| 4.2 基于修正PPDC的风暴潮灾害风险测度 | 第64-71页 |
| 4.2.1 风险评价值的计算 | 第64-68页 |
| 4.2.2 风险等级的划分 | 第68-71页 |
| 4.3 风险区划的结果分析 | 第71-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 5 结论与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 结论 | 第74页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
| 个人简历 | 第79页 |
| 发表的学术论文与研究成果 | 第79页 |
