BP神经网络模型在地震应急损失快速评估中的应用

发布时间：2020-05-05 00:49

【摘要】：近几年来,我国大陆发生了许多灾害性地震,严重威胁着人们的人身安全,并且会造成非常惨重的经济损失,因此,对震后的死亡人数和经济损失进行评估是地震应急工作的必要前提,地震应急中的处置措施需要震后死亡人数和经济损失作为数据支撑,只有掌握了震后死亡人数和经济损失,才能使得地震应急工作更为高效的进行。本文研究的主要内容是如何利用数据挖掘技术来快速评估震后的死亡人数以及经济损失,从而更好的指导地震应急工作。本文所利用的方法是数据挖掘中常用的BP神经网络模型方法,其广泛应用于模式识别与预测评估等多个领域。破坏性地震所引起的人员死亡与经济损失是由一些列不同的因素所决定的,因此本文将BP神经网络模型引入到震后死亡人数与经济损失的评估中。BP神经网络能够存储和学习大量的输入--输出模式的映射关系,而不需要揭示出这种映射关系的数学表达式,并且BP神经网络中的传输函数也具有非线性,因此使得该模型在处理非线性函数问题中具有比较突出的优势,对于一个三层的BP神经网络模型,经过充分的训练学习可以逼近任何非线性函数,因此,利用BP神经网络模型可以刻画震后的死亡人数和经济损失所具有的不确定、复杂的、多输入的非线性特征。论文利用BP神经网络建立地震应急损失快速评估模型,分别对震后的死亡人数和经济损失进行计算,建立震后死亡人数预测模型和震后经济损失评估模型。通过模型的计算确定了震后死亡人数和经济损失与自然因素之间的关系,并利用检测数据对模型进行验证,验证结果表明BP神经网络用于震后死亡人数和经济损失评估的可行性,能够有效的模拟震后死亡人数和经济损失中所存在的非线性的行为,得出较为精确的结果,并且该方法具有评价客观、模型简单、计算速度较快以及精度较高等优点,具有很好的应用价值。
【学位授予单位】：中国地震局地震预测研究所
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P315.9

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