基于主成分分析及BP神经网络分析的地震人员伤亡预测模型研究
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Study on Earthquake Casualty Forecasting Model Based on Principal Component Analysis and BP Neural Network Analysis
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    摘要:

    影响地震人员伤亡的因素众多,且彼此之间存在着复杂的交互作用。本文在综合考虑各种因素后选取地震发生时刻、人口密度、地震预报与否、建筑物破坏率、设防水准、震级、烈度等因素作为评价指标,首先运用主成分分析算出其主成分,然后运用神经网络分析方法建立预测模型。实例验证预测效果良好。

    Abstract:

    There are many factors that influence the casualty in a earthquake,and the factors always relate each other.In this paper,some factors are selected as the evaluation indicators,such as time of earthquake、 population density、 earthquake forecast、 rate of building damage、 resistance level、earthquake magnitude、earthquake intensity.First using the method of principal component analysis to calculate the principal components,then using the method of BP neural network analysis to construct the prediction model.Test for true cases prove the model has good prediction result.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

田鑫,朱冉冉.基于主成分分析及BP神经网络分析的地震人员伤亡预测模型研究[J].地震工程学报,2012,34(4):365-368. TIAN?Xin, ZHU?Ran-ran. Study on Earthquake Casualty Forecasting Model Based on Principal Component Analysis and BP Neural Network Analysis[J]. China Earthquake Engineering Journal,2012,34(4):365-368.

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  • 在线发布日期: 2014-04-24