本文關(guān)鍵詞：基于GA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)

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【摘要】：中國(guó)處于歐亞地震帶和環(huán)太平洋地震帶之間,最近幾年的地震災(zāi)害發(fā)生頻繁,不僅對(duì)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)水平造成很大的損失,也對(duì)人們的生命安全等帶來(lái)巨大的傷害。由于地震發(fā)生的復(fù)雜性和不確定性,以目前的研究水平以及科技水平,還無(wú)法從科學(xué)上對(duì)地震進(jìn)行精確的預(yù)測(cè),雖然不能避免地震的發(fā)生,但是可以提高救援效率,將地震發(fā)生后的損失減到最小。地震發(fā)生后,造成重大的人員傷亡,此時(shí)地震災(zāi)區(qū)人民急需大量的應(yīng)急物資。但是地震后無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)收集到地震人口的相關(guān)信息以及對(duì)應(yīng)物資的需求信息,物資的供應(yīng)量就無(wú)法確定,這樣就會(huì)使得地震物資的配送存在很大的盲目性,不能確定運(yùn)輸?shù)奈镔Y量能否滿足災(zāi)區(qū)的需求,從而對(duì)災(zāi)區(qū)人民的生存造成很大的威脅,同時(shí)也不利于開(kāi)展地震災(zāi)害救災(zāi)工作。如果能在地震災(zāi)害發(fā)生后,能夠及時(shí)對(duì)應(yīng)急物資的需求量做出預(yù)測(cè),其不但可以保證災(zāi)后救援工作的順利進(jìn)行,而且可為政府組織和調(diào)度提供一定的便利性,促進(jìn)救援工作的順利推行。本文主要是在郭金芬等人對(duì)救援物資需求預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行改進(jìn)和更加深入的研究,構(gòu)建了GA改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)模型。即首先用遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)地震中的傷亡人口率從而得出傷亡人口數(shù),之后利用存活、受傷人數(shù)與不同類(lèi)型物資之間的關(guān)系,引入倉(cāng)庫(kù)概念對(duì)應(yīng)急物資的需求進(jìn)行估算。(1)首先選取了震級(jí)、地震烈度、震源深度、設(shè)防烈度、預(yù)警水平、發(fā)生時(shí)間、人口密度7個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)；收集的樣本數(shù)據(jù)是震級(jí)在6.0級(jí)以上的25個(gè)地震案例信息數(shù)據(jù),理由是小型地震災(zāi)害本身危害比較小,對(duì)建筑物、道路交通運(yùn)輸?shù)钠茐某潭容^低,居民基本具有自救能力,對(duì)應(yīng)急物資的需求比較容易統(tǒng)計(jì)和運(yùn)送。但對(duì)于一般性震級(jí)大的地震,建筑物毀壞嚴(yán)重,傷亡、受災(zāi)人口較多,應(yīng)急物資的需求量無(wú)法短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),所以需要進(jìn)行預(yù)測(cè)；(2)為了使變量更具代表性,首先用主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,將處理后的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),在進(jìn)行地震傷亡人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較容易陷入局部極小化,因此選擇運(yùn)用GA算法對(duì)全局進(jìn)行搜索,避免局部最優(yōu),對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始的權(quán)值和閾值進(jìn)行了優(yōu)化,通過(guò)matlab軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)未改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,訓(xùn)練時(shí)發(fā)現(xiàn),改進(jìn)后要比改進(jìn)前收斂后的誤差要小,但是迭代次數(shù)要多,可能是種群的設(shè)置問(wèn)題,進(jìn)行測(cè)試時(shí),用遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)地震人口的傷亡率有著很好的擬合,要比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合效果好,證明了本文改進(jìn)后的模型預(yù)測(cè)效果更好。(3)預(yù)測(cè)出地震的傷亡人口率即可得到傷亡人口的數(shù)量,于是再運(yùn)用基于安全庫(kù)存管理知識(shí)對(duì)地震中不同類(lèi)型的應(yīng)急物資的需求量做出預(yù)測(cè),本文主要針對(duì)飲食類(lèi)和醫(yī)藥品物資進(jìn)行了預(yù)測(cè),并對(duì)四川爐霍地震所需飲用水、壓縮餅干、消炎藥的數(shù)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。不僅為及時(shí)準(zhǔn)確的向?yàn)?zāi)區(qū)配送應(yīng)急物資奠定了基礎(chǔ),而且也支持了災(zāi)后的救援工作。對(duì)地震應(yīng)急物資進(jìn)行需求的預(yù)測(cè)可以使得應(yīng)急物資進(jìn)行高效率的分配,這樣就可以避免物資的供需失衡、配送不及時(shí)等問(wèn)題,對(duì)減輕地震造成的災(zāi)害有重要的意義。本文創(chuàng)新點(diǎn)是在地震緊急物資的需求預(yù)測(cè)中,在預(yù)測(cè)傷亡人口率時(shí)用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始的權(quán)值和閾值進(jìn)行了優(yōu)化。在對(duì)地震應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)時(shí),本文也存在著不足以及改進(jìn)空間：(1)在變量的選取方面,只是基于數(shù)據(jù)的可獲得性、及時(shí)性而只七個(gè)變量,但是影響地震傷亡人數(shù)的因素是比較復(fù)雜的；在樣本的選取方面,樣本量太少,數(shù)據(jù)量太少會(huì)影響預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,在比較改進(jìn)前后模型的訓(xùn)練速度方面效果不明顯。(2)在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)時(shí),有些參數(shù)的確定是依靠試算法或者經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定,雖然用遺傳算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,預(yù)測(cè)效果要比為改進(jìn)之前好,但為了使得模型的擬合能力更強(qiáng),因此還需要對(duì)模型進(jìn)行更深入的研究和改進(jìn)。(3)本文在對(duì)物資進(jìn)行需求量的估算是假定物資足夠的條件下,未考慮如果物資不能完全滿足各個(gè)受災(zāi)點(diǎn)的需求時(shí)的解決辦法。因此應(yīng)該考慮對(duì)于不同的受災(zāi)點(diǎn)對(duì)物資的需求的迫切程度而重新確定需求量,這對(duì)物資實(shí)際配送工作影響重大。
【關(guān)鍵詞】：地震 應(yīng)急物資 需求預(yù)測(cè) 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F251;D632.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1. 引言11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究目的及意義12-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1 直接預(yù)測(cè)模型14-15
• 1.3.2 間接預(yù)測(cè)模型15-17
• 1.4 研究思路及內(nèi)容17-19
• 2. 理論基礎(chǔ)19-25
• 2.1 地震災(zāi)害的成因、特性及分類(lèi)19-22
• 2.1.1 地震的成因19
• 2.1.2 地震災(zāi)害的特性19-20
• 2.1.3 地震災(zāi)害的分類(lèi)20-22
• 2.2 地震應(yīng)急物資的需求分析22-25
• 2.2.1 地震應(yīng)急物資需求的特征22-23
• 2.2.2 地震應(yīng)急物資需求的分類(lèi)23-25
• 3. 研究方法介紹25-38
• 3.1 主成分分析法25-28
• 3.1.1 主成分分析法的簡(jiǎn)介25-26
• 3.1.2 主成分分析計(jì)算步驟26-28
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-33
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理28-29
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的描述29-31
• 3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)31-32
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足32-33
• 3.3 遺傳算法33-35
• 3.3.1 遺傳算法的概述33-34
• 3.3.2 遺傳算法特點(diǎn)34-35
• 3.4 GA+BP算法的設(shè)計(jì)35-38
• 4. 基于GA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震傷亡人口的預(yù)測(cè)38-60
• 4.1 預(yù)測(cè)指標(biāo)的確定38-40
• 4.2 樣本集的收集40-41
• 4.3 樣本集的處理41-44
• 4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元和函數(shù)的設(shè)定44-47
• 4.5 遺傳算法要素47-52
• 4.6 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及測(cè)試52-60
• 5. 地震應(yīng)急物資需求量的估算60-64
• 5.1 地震應(yīng)急物資需求量的估算方法60-61
• 5.2 四川爐霍地震應(yīng)急物資需求量預(yù)測(cè)61-64
• 6. 結(jié)論、創(chuàng)新、不足與展望64-67
• 6.1 結(jié)論64-65
• 6.2 創(chuàng)新之處65
• 6.3 不足與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-72

【相似文獻(xiàn)】

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