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

作者：钱枫林; 崔健

来源：中国安全科学学报, 2013, (04): 20-25.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2013.04.017

• 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 earthquakes
• casualty forecasting
• principal component analysis(PCA)
• BP neural network analysis
• forecasting in emergency demand

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%。

• 单位
  江南大学