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时间:2019-03-17
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1、f鼠&振骑鍵乂聲(SOUTHWESTERNUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS硕±学位论文MASTRSDISSERTATION基于GA的BP神经网络的地震应急物资需求预测TheBPneuralnetworkbasedonGAtotheforeca巧ingOfearthquakeemergencysuliesdemandpp学位申请人程琼琼指导教师吴江教授学科专业管理科学与工程学位类别管理学基于GA的BP神经网络的地震应急物资需求预测^
2、MaTheForecastofEaithquakeEmergencyterialDemandBasedonGAOptimizationBPNeuralNetwork学位申请人:释琼威学号;213120100007学科专业:管理科学与工程研究方向:系统工程与决策科学指导教师:吴江教授定稿时间:2016年3月西南财经大学学位论义原创惟及知识产权声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下独立进行研。究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个
3、人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明,因本学位论文引起的法律结果完全由本人承担。本人同意在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西南财经大学。本人完全了解西南财经大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南财经大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关、、数据库进行检索,可W采用影印缩印数字化或其他复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于、□。1,在年解密后适用本授权书保密2
4、、囚不保密特此声明。学位申请人;2016年6月3日摘要摘要中国处于欧亚地震带和环太平洋地震带之间,最近几年的地震灾害发生频繁,不仅对中国的经济水平造成很大的损失,也对人们的生命安全等带来巨大的伤害。由于地震发生的复杂性和不确定性,W目前的研究水平W及科技水平,还无法从科学上对地震进行精确的预测,虽然不能避免地震的发生,。但是可提高救援效率,将地震发生后的损失减到最小地震发生后,造成重大的人员伤亡,此时地震灾区人民急需大量的应急物资。但是地震后无法在短时间内收集到地震人口的相关信息W及对应物资的需求信息,物资的供应量
5、就无法确定,这样就会使得地震物资的配送存在很大的盲目性,不能确定运输的物资量能否满足灾区的需求,从而对灾区人民的生存造成很大的威胁,同时也不利于开展地震灾害救灾工作。如果能在地震灾害发生后,能够及时对应急物资的需求量做出预测,其不但可W保证灾后救援工作的顺利进行而且可为政府组织和调度提供一定的便利性,促进救援工作的顺利推行。,本文主要是在郭金芬等人对救援物资需求预测的基础上,进行改进和更加深入的研巧,构建了GA改进BP神经网络的地震应急物资需求预测模型。即首先用遗传算法改进的BP神经网络预测地爲中的伤亡人口率从而得出伤亡人曰数,之后利
6、用存活、受伤人数与不同类型物资之间的关系,引入仓库概念对应急物资的需求进行估算。(1)首先选取了展级、地震烈度、震源深度、、预警水平、发生时间、人曰密度7个预测指标集的样本设防烈度;收>数据是震级在6.0级上的25个地震案例信息数据,理由是小型地震灾害本1^1身危害比较小,对建筑物、道路交通运输的破坏程度较低,居民基本具有自一。救能力,对应急物资的需求比较容易统计和运送但对于般性震级大的地震,建筑物毁坏严重,应急物,伤t、受灾人口较多资的需求量无法短时间内进行统计,所W需要进行预测;(2)为了使变量更具代表性,首先用主成1基于GA的
7、BP神经网络的地震应急物资需求预测分分析法对数据进行了处理,将处理后的数据作为输入数据,在进行地震伤亡人数进行预测时,由于BP神经网络较容易陷入局部极小化,因此选择运用GA算法对全局进行搜索,避免局部最优,对BP神经网络的初始的权值和阔值进行了优化,通过matl沈软件实现对未改进的BP神经网络和遗传算法改进的BP神经网络进行训练和测试,训练时发现,改进后要比改进前收敛后的误差要小,但是迭代次数要多,可能是种群的设置问题,进行测试时,用遗传算法改进的BP神经网络模型对地震人口的伤亡率有着很好的拟合,要比BP。神经网络模
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