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基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失快速评估方法研究
被引量：
16
1
作者
赵士达
张楠
+1 位作者
张斯文
孙晓东
《地震研究》
CSCD
北大核心
2016年第3期500-506,528,共7页
在综合考虑地震致灾因子、抗震设防因子、经济指标因子的基础上,选取地震震级、震源深度、受灾面积、受灾人口、设计基本地震加速度、人均GDP和产业机构比例等7个因素作为主要评价指标,运用神经网络分析方法,建立了基于LM-BP神经网络的...
在综合考虑地震致灾因子、抗震设防因子、经济指标因子的基础上,选取地震震级、震源深度、受灾面积、受灾人口、设计基本地震加速度、人均GDP和产业机构比例等7个因素作为主要评价指标,运用神经网络分析方法,建立了基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失评估模型。从历史地震事件中提取相关数据作为样本,并使用该样本对网络进行训练。最后对模型输出结果的误差率和模型的泛化能力进行分析,认为该模型可以有效评估地震直接经济损失,并具有较高的稳定性。
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关键词
地震灾害
灾害评估
直接经济损失
lm—bp神经网络
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职称材料
题名
基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失快速评估方法研究
被引量：
16
1
作者
赵士达
张楠
张斯文
孙晓东
机构
天津市地震局
天津理工大学理学院
天津工业大学电子与信息工程学院
出处
《地震研究》
CSCD
北大核心
2016年第3期500-506,528,共7页
基金
天津市地震局青年基金(20141018)
天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(14JCQNJC01900)
+1 种基金
天津市高等学校科技发展基金(20120907
20130904)联合资助
文摘
在综合考虑地震致灾因子、抗震设防因子、经济指标因子的基础上,选取地震震级、震源深度、受灾面积、受灾人口、设计基本地震加速度、人均GDP和产业机构比例等7个因素作为主要评价指标,运用神经网络分析方法,建立了基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失评估模型。从历史地震事件中提取相关数据作为样本,并使用该样本对网络进行训练。最后对模型输出结果的误差率和模型的泛化能力进行分析,认为该模型可以有效评估地震直接经济损失,并具有较高的稳定性。
关键词
地震灾害
灾害评估
直接经济损失
lm—bp神经网络
Keywords
earthquake disaster
disaster assessment
direct economic losses
lm
-
bp
neural network
分类号
P315-39 [天文地球—地震学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失快速评估方法研究
赵士达
张楠
张斯文
孙晓东
《地震研究》
CSCD
北大核心
2016
16
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