| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·当前的研究概况 | 第8-9页 |
| ·浙江省台风发生情况 | 第9-10页 |
| ·具体研究内容 | 第10-13页 |
| 第二章 台风灾害综合评价 | 第13-29页 |
| ·台风灾害损失指数评价 | 第13-19页 |
| ·评价指标的确定和解释 | 第13页 |
| ·评价方法和过程介绍 | 第13-17页 |
| ·评价结果及分析 | 第17-19页 |
| ·T-D综合风险指数评价 | 第19-25页 |
| ·定义与意义 | 第19-20页 |
| ·评价指标的确定和解释 | 第20-23页 |
| ·评价方法与结果分析 | 第23-25页 |
| ·L_(INDEX)与T-D综合风险指数的相互佐证 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 台风灾害损失预测 | 第29-39页 |
| ·台风灾害损失预测的背景和意义 | 第29页 |
| ·灾害损失预测方法介绍 | 第29-31页 |
| ·本文预测的思路 | 第31-33页 |
| ·区域台风灾害损失的影响因素 | 第33-38页 |
| ·区域台风灾害损失影响因素的分析 | 第33-34页 |
| ·影响因素的选取及预处理 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 GRNN与SVM灾害损失预测比较 | 第39-55页 |
| ·模型方法介绍 | 第39-45页 |
| ·广义神经网络方法介绍 | 第39-42页 |
| ·支持向量机方法介绍 | 第42-45页 |
| ·模型的建立与训练 | 第45-50页 |
| ·GRNN模型的建立与训练 | 第45-48页 |
| ·SVM模型的建立与训练 | 第48-50页 |
| ·模型预测结果分析 | 第50-53页 |
| ·GRNN模型的预测结果分析 | 第50-51页 |
| ·SVM模型的预测结果分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 台风灾害综合评价与损失预测研究平台 | 第55-72页 |
| ·系统分析 | 第56-60页 |
| ·需求分析 | 第56页 |
| ·性能要求分析 | 第56-57页 |
| ·业务流程分析 | 第57-58页 |
| ·数据流程分析 | 第58-60页 |
| ·数据字典描述 | 第60页 |
| ·系统设计 | 第60-66页 |
| ·功能模块设计 | 第61页 |
| ·数据库设计 | 第61-66页 |
| ·系统平台开发及运行环境 | 第66页 |
| ·系统模块详细设计 | 第66-71页 |
| ·关键技术的实现 | 第66-67页 |
| ·其它模块设计 | 第67-71页 |
| ·系统的测试与维护 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |