基于神经网络的地震灾害损失预测研究

发布时间：2017-09-21 00:35

  本文关键词：基于神经网络的地震灾害损失预测研究

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【摘要】：我国是地震发生频率较高的国家,地震制约着经济建设、社会发展,严重影响着人民的工作与生活,危害了人们的人身安全。另外由于我国对于地震灾害方面保险服务的不足,没有起到对地震灾害进行风险管理的作用。因而对于地震灾害损失的预测研究,不仅能够对地震灾害预测的研究作出参考,同时对于我国地震灾害保险服务的开展也能起到指导作用。本文主要有三部分,第一部分介绍了地震灾害的特点与地震灾害损失的影响因素,对地震灾害预测的内容进行了分类；第二部分主要介绍了本文的数学模型：神经网络模型,包括模型的类型,算法等内容；第三部分本文选取2013-2014年的全国地震数据为研究对象,对数据进行收集与整理,分别利用同为静态的BP神经网络模型与径向基神经网络模型对地震灾害的损失进行研究,研究结果表明RBF神经网络模型在地震灾害损失方面的预测,预测结果不但快速而且更加准确。
【关键词】：BP神经网络 径向基神经网络 地震灾害 预测
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P315.9;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-10
• 1.1 研究背景与意义7
• 1.2 国内研究现状7-9
• 1.2.1 关于损失预测的研究7-8
• 1.2.2 关于巨灾保险的研究8-9
• 1.3 研究思路及创新之处9-10
• 1.3.1 研究思路9
• 1.3.2 创新之处9-10
• 第二章 地震灾害概述10-13
• 2.1 地震灾害的特点10-11
• 2.2 地震灾害损失的预测内容11
• 2.3 影响地震灾害大小的因素11-13
• 第三章 神经网络概述13-27
• 3.1 人工神经网络模型基本概念13-14
• 3.2 神经网络的结构14-16
• 3.3 神经网络的学习16-18
• 3.3.1 学习方式16
• 3.3.2 学习算法16-18
• 3.4 BP神经网络18-23
• 3.4.1 BP神经网络模型18-21
• 3.4.2 BP神经网络的不足以及优化方法21-23
• 3.5 RBF神经网络23-27
• 3.5.1 RBF神经网络模型23-26
• 3.5.2 RBF神经网络的特点26-27
• 第四章 实证分析27-35
• 4.1 数据选取基本规定27
• 4.2 数据的选择与处理27-28
• 4.2.1 数据的选择27-28
• 4.2.2 数据的处理28
• 4.3 BP神经网络模型28-32
• 4.3.1 网络结构的设计29-30
• 4.3.2 网络的训练30
• 4.3.3 训练结果与分析30-32
• 4.4 RBF神经网络模型32-33
• 4.4.1 网络结构的设计32
• 4.4.2 网络的训练32-33
• 4.4.3 训练结果与分析33
• 4.5 模型的比较研究33-35
• 第五章 结论与展望35-37
• 5.1 结论35-36
• 5.2 展望36-37
• 参考文献37-39
• 致谢39-40
• 附录140-41
• 附录241-42

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本文编号：891339