| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究的背景 | 第9-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究内容、难点及技术路线 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究难点、拟解决的关键问题 | 第16页 |
| ·技术路线 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 浙江省台风承灾体易损性评估 | 第18-35页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·评估指标体系的建立 | 第19-23页 |
| ·人口指标 | 第20页 |
| ·房屋建筑指标 | 第20-21页 |
| ·生命线工程指标 | 第21页 |
| ·农业指标 | 第21-23页 |
| ·数据收集和处理 | 第23-25页 |
| ·数据收集 | 第23页 |
| ·数据标准化处理 | 第23-25页 |
| ·台风承灾体易损性的模糊评价模型 | 第25-33页 |
| ·人口、房屋建筑、生命线工程、农业对承灾体易损性的作用 | 第25-26页 |
| ·模糊可变识别方法 | 第26-28页 |
| ·台风承灾体易损性评价 | 第28页 |
| ·评价结果分析 | 第28-33页 |
| ·总结 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于台风致灾强度和承灾体易损性的灾害损失分析 | 第35-52页 |
| ·台风致灾强度和灾害损失 | 第35-44页 |
| ·台风致灾因子强度 | 第36-37页 |
| ·致灾强度指数与灾损相关性 | 第37-41页 |
| ·致灾因子强度与灾损关系分析 | 第41-44页 |
| ·承灾体易损性与灾情 | 第44-46页 |
| ·致灾能力与承灾体易损性对灾情的综合影响 | 第46-51页 |
| ·多元非线性回归分析 | 第46-48页 |
| ·综合影响分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 浙江省台风灾害损失预测 | 第52-65页 |
| ·数据来源和研究方法 | 第53页 |
| ·数据来源与因子选择 | 第53页 |
| ·主成分RBF神经网络模型原理 | 第53-58页 |
| ·主成分分析方法原理 | 第53-54页 |
| ·主成分分析处理数据的具体步骤 | 第54-55页 |
| ·RBF神经网络基本原理 | 第55-58页 |
| ·RBF网络结构 | 第56-57页 |
| ·RBF网络学习算法 | 第57-58页 |
| ·模型的建立 | 第58-63页 |
| ·基于SPSS的主成分分析 | 第58-60页 |
| ·基于MATLAB的RBF神经网络模型建立及训练 | 第60-62页 |
| ·独立样本测试 | 第62-63页 |
| ·结束语 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于WEBGIS的台风防灾减灾决策支持系统 | 第65-81页 |
| ·引言 | 第65-68页 |
| ·总体设计原则 | 第65-66页 |
| ·系统总体性能要求 | 第66页 |
| ·应用软件系统的技术架构 | 第66-68页 |
| ·B/S结构设计 | 第67-68页 |
| ·C/S结构设计 | 第68页 |
| ·平台总体架构 | 第68-70页 |
| ·信息采集建设 | 第70-72页 |
| ·数据检查处理 | 第71-72页 |
| ·数据分析 | 第71页 |
| ·数据分析步骤 | 第71-72页 |
| ·数据更新 | 第72页 |
| ·实时台风路径建设 | 第72-76页 |
| ·台风分析总体设计 | 第72-76页 |
| ·台风查询 | 第73-74页 |
| ·台风分析 | 第74-76页 |
| ·台风危险性评估 | 第76-78页 |
| ·台风灾情损失评估 | 第76页 |
| ·台风致灾因子强度评估 | 第76-78页 |
| ·实时台风灾害损失预测模块建设及关键技术实现 | 第78-79页 |
| ·预警发布服务 | 第79-81页 |
| ·预警发布设计 | 第79页 |
| ·预警信息和状态显示 | 第79-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·工作总结 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 作者简介及在学成果 | 第88页 |
