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BP神经网络模型在应急需求预测中的应用——以地震伤亡人数预测为例
被引量:
44
1
作者
钱枫林
崔健
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期20-25,共6页
为更准确地预测应急需求,以地震伤亡人数预测为例,收集1990—2010年全国范围内破坏性地震的伤亡人数资料,综合考虑影响地震人员伤亡的众多因素,选取地震发生时间、震级、震中烈度、人口密度、抗震设防烈度、预报水平等6项主要因素作为...
为更准确地预测应急需求,以地震伤亡人数预测为例,收集1990—2010年全国范围内破坏性地震的伤亡人数资料,综合考虑影响地震人员伤亡的众多因素,选取地震发生时间、震级、震中烈度、人口密度、抗震设防烈度、预报水平等6项主要因素作为评价指标,采用BP神经网络,以主成分作为输入层神经元,伤亡人数作为输出层神经元,经过网络训练对样本数据进行仿真,建立地震伤亡人数预测模型。算例表明,与高斯拟合函数模型相比,BP神经网络模型对地震后伤亡人数的预测精度提高了7.5%。
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关键词
地震灾害
伤亡人数预测
主成分分析(PCA)
BP神经网络
应急需求
预测
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职称材料
单室火灾人员伤亡模型
被引量:
2
2
作者
宇德明
冯长根
《兵工安全技术》
CAS
CSCD
2000年第2期16-20,共5页
提出单室火灾时室内人员安全疏散必需满足的条件,定义人更伤亡危险条件,提出可能安全疏散时间和需要安全疏散时间的预测方法,建立单室火灾人员伤亡模型.
关键词
单室火灾
可能安全疏散时间
需要安全疏散时间
伤亡人数预测
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职称材料
题名
BP神经网络模型在应急需求预测中的应用——以地震伤亡人数预测为例
被引量:
44
1
作者
钱枫林
崔健
机构
江南大学商学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期20-25,共6页
文摘
为更准确地预测应急需求,以地震伤亡人数预测为例,收集1990—2010年全国范围内破坏性地震的伤亡人数资料,综合考虑影响地震人员伤亡的众多因素,选取地震发生时间、震级、震中烈度、人口密度、抗震设防烈度、预报水平等6项主要因素作为评价指标,采用BP神经网络,以主成分作为输入层神经元,伤亡人数作为输出层神经元,经过网络训练对样本数据进行仿真,建立地震伤亡人数预测模型。算例表明,与高斯拟合函数模型相比,BP神经网络模型对地震后伤亡人数的预测精度提高了7.5%。
关键词
地震灾害
伤亡人数预测
主成分分析(PCA)
BP神经网络
应急需求
预测
Keywords
earthquakes
casualty forecasting
principal component analysis(PCA)
BP neural network analysis
forecasting in emergency demand
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
单室火灾人员伤亡模型
被引量:
2
2
作者
宇德明
冯长根
机构
长沙铁道学院
北京理工大学爆炸与安全科学重点实验室
出处
《兵工安全技术》
CAS
CSCD
2000年第2期16-20,共5页
文摘
提出单室火灾时室内人员安全疏散必需满足的条件,定义人更伤亡危险条件,提出可能安全疏散时间和需要安全疏散时间的预测方法,建立单室火灾人员伤亡模型.
关键词
单室火灾
可能安全疏散时间
需要安全疏散时间
伤亡人数预测
Keywords
one-room fires
available safety evacuation time
required safety evacuation time
casualty prediction
分类号
X9 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
BP神经网络模型在应急需求预测中的应用——以地震伤亡人数预测为例
钱枫林
崔健
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
44
在线阅读
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职称材料
2
单室火灾人员伤亡模型
宇德明
冯长根
《兵工安全技术》
CAS
CSCD
2000
2
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