基于计算智能的地震灾害损失评估方法研究及应用
【学位单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:P315;TP18
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 粒子群优化算法的研究现状
1.2.2 BP神经网络的研究现状
1.2.3 地震人员损失评估方法研究现状
1.3 论文研究内容及技术路线
1.4 论文组织结构
第二章 课题相关基础知识
2.1 粒子群优化算法
2.1.1 基本PSO算法
2.1.2 带惯性权重的PSO算法
2.2 BP神经网络
2.2.1 BP算法原理
2.2.2 BP算法步骤
2.3 地震人员损失快速评估
2.3.1 影响地震灾害大小的因素
2.3.2 地震烈度衰减关系
2.3.3 地震人员损失评估流程
2.4 本章小结
第三章 基于PSO的地震人员死亡率模型研究
3.1 引言
3.2 PAGER人员死亡率模型
3.3 基于PSO的人员死亡率模型参数优化算法
3.4 实验及结果分析
3.4.1 数据来源及处理
3.4.2 模型学习训练
3.4.3 结果分析
3.5 本章小结
第四章 基于神经网络的烈度衰减融合模型研究
4.1 引言
4.2 烈度衰减模型
4.2.1 中国西部烈度衰减模型
4.2.2 矩阵衰减模型
4.3 基于BP神经网络的融合模型
4.4 实验及结果分析
4.4.1 数据来源及处理
4.4.2 模型学习训练
4.4.3 结果分析
4.5 本章小结
第五章 地震应急辅助决策系统设计及实现
5.1 系统需求分析
5.1.1 总体需求分析
5.1.2 烈度衰减融合模型预测模块需求分析
5.1.3 地震人员死亡和经济损失预测模块需求分析
5.2 系统总体设计
5.2.1 系统架构设计
5.2.2 系统数据库设计
5.2.3 系统功能设计
5.2.4 系统部署设计
5.3 地震应急辅助决策系统实现
5.3.1 烈度衰减融合模型预测模块实现
5.3.2 地震人员死亡和经济损失预测模块实现
5.3.3 系统功能模块集成
5.4 系统功能测试
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 下一步工作展望
致谢
参考文献
附录
攻硕期间取得的研究成果
【参考文献】
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本文编号:2838907
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