SSA-BP神经网络模型在地震伤亡人数预测中的应用

文档摘要：为快速准确地预测地震伤亡人数,提高地震应急救援效率,基于皮尔逊相关系数法定量刻画地震伤亡人数与影响因素之间的关联程度,挖掘地震伤亡人数的有效影响因素,并通过多元回归分析法检验有效影响因素的可靠性;采用麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络,构建SSA-BP神经网络模型对地震伤亡人数进行预测,并将该模型与SVM、RBF、BP模型的预测数据和实际值进行对比.结果表明:与地震伤亡人数相关程度从高到低的有效影响因素依次为震中烈度、震级、房屋受损情况、发震时间、震源深度;SSA-BP神经网络模型较SVM、RBF、BP预测模型的均方误差分别降低93.3％、91.4％、85.2％,平均绝对误差分别降低69.3％、64.9％、54.7％,均方根误差分别降低74.1％、70.8％、61.6％,预测结果与实际地震伤亡人数接近,该模型可用于地震伤亡人数预测.

Abstract：Inordertoquicklyandaccuratelypredictthenumberofearthquakecasualties,improvetheefficiencyofearthquakeemergencyrescue,thecorrelationdegreebetweenthenumberofearthquakecasualtiesandtheinfluencingfactorswasquanti-tativelydescribedbasedonPearsoncorrelationcoefficientmethod,andtheeffectiveinfluencingfactorsofthenumberofearthquakecasualtieswereexplored,andthereliabilityoftheeffectiveinfluencingfactorswastestedbymultipleregressionanalysis.Thesparrowsearchalgorithm(SSA)isusedtooptimizetheBPneuralnetwork,andtheSSA-BPneuralnetworkmodelisconstructedtopredictthenumberofcasualtiesintheearthquake.ComparethepredicteddataandactualvaluesofSSA-BPneuralnetworkmodelwithSVM,RBF,BPmodels.Theresultsshowthattheeffectiveinfluencingfactorsrelatedtothenumberofearthquakecasualtiesfromhightolowareasfollows:epicentralintensity,magnitude,buildingdamage,earthquakeoccurrencetimeandfocaldepth.ComparedwithSVM,RBFandBPpredictionmodels,themeansquareerrorofSSA-BPneuralnetworkmodelisreducedby93.3％,91.4％and85.2％respectively,theaverageabsoluteerrorisreducedby69.3％,64.9％and54.7％respectively,andtherootmeansquareerrorisreducedby74.1％,70.8％and61.6％respectively.Theforecastresultsareclosetotheactualearthquakecasualties,andthemodelcanbeusedtopredicttheearthquakecasualties.

作者：李洪兵   唐成浩   韩咪   李超   刘可   刘琴 Author：LIHongbing   TANGChenghao   HANMi   LIChao   LIUKe   LIUQin
作者单位：四川师范大学工学院,四川成都610101西南石油大学经济管理学院,四川成都610500四川省泰达建设工程有限公司,四川成都610041,China
刊名：安全
Journal：Safety
年，卷(期)：2024, 45(4)
分类号：X924TP274
关键词：地震灾害  伤亡人数  麻雀搜索算法(SSA)  BP神经网络  预测  
Keywords：earthquakedisasters  numberofcasualties  sparrowsearchalgorithm(SSA)  BPneuralnetwork  prediction  
机标分类号：G642P315.9U698.6
在线出版日期：2024年5月30日
基金项目：国家民委一带一路国别，区域研究中心日本应急管理研究中心项目，四川省哲学社会科学重点实验室智慧应急管理重点实验室项目，四川应急管理知识普及基地项目，四川省科技计划，四川师范大学实验技术项目，四川省大学生创新创业训练项目SSA-BP神经网络模型在地震伤亡人数预测中的应用[
期刊论文]  安全--2024, 45(4)李洪兵  唐成浩  韩咪  李超  刘可  刘琴为快速准确地预测地震伤亡人数,提高地震应急救援效率,基于皮尔逊相关系数法定量刻画地震伤亡人数与影响因素之间的关联程度,挖掘地震伤亡人数的有效影响因素,并通过多元回归分析法检验有效影响因素的可靠性;采用麻雀搜...参考文献和引证文献
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关键词：地震灾害,伤亡人数,麻雀搜索算法(SSA),BP神经网络,预测,

2024-10-3 23:22 上传 SSA-BP神经网络模型在地震伤亡人数预测中的应用.pdf

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