地震直接经济损失快速评估方法研究
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【摘要】:地震是一种典型的自然灾害,其发生几率小但破坏力巨大,所造成的损失往往难以估量。我国处于环太平洋地震带与欧亚地震带之间,地震活动十分频繁。对于经济快速发展、人口较为密集的中国而言,地震威胁日益严重。所以,对地震直接经济损失的快速评估理论进行系统研究具有非常重要的理论意义和应用价值。本文采用易损性分析方法,基于对地震造成的经济损失的系统分析结果,将建筑物按结构类型及使用功能进行分类,建立了建筑物结构破坏、建筑物装饰、建筑物室内财产直接经济损失的快速评估模型,在此基础上重点对建筑物重置单价及建筑物破坏损失比进行了研究。运用SPSS软件对建筑物重置单价与年份之间的关系进行了一元回归分析,进而得到了拟合优度较高且能通过显著性检验的回归方程。根据对致灾及承灾两方面因素的定性分析,选择地震震级、震源深度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、建筑物重置单价、GDP等六个指标为输入变量,五种不同破坏状态下的建筑物结构破坏损失比为输出变量,构建了BP神经网络,调试并选择了LM算法进行神经网络的训练,并采用提前终止法来提高神经网络的泛化能力,最终得到了满足评估速度及精度要求的BP神经网络。与此同时,本文通过系统总结权威的研究成果,为建筑物装修损失及室内财产损失的评估提供了可靠的参考。论文得到的初步成果可为地震灾区直接经济损失的快速评估提供有效的方法,也可为制定相关应急预案及防灾减灾措施提供依据。
【关键词】:地震 直接经济损失 重置单价 损失比 BP神经网络
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P315.9
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-8
- 1 绪论8-14
- 1.1 研究背景及研究意义8-9
- 1.2 地震直接经济损失评估研究综述9-12
- 1.2.1 国外研究现状综述9-11
- 1.2.2 国内研究现状综述11-12
- 1.3 本文的研究内容及方法12-14
- 2 地震直接经济损失评估模型的理论研究14-26
- 2.1 地震灾害损失评估的基本概念14-15
- 2.2 地震经济损失及其分类15-17
- 2.2.1 地震直接经济损失15-16
- 2.2.2 地震间接经济损失16-17
- 2.2.3 地震救灾投入费用17
- 2.3 房屋建筑物类别的划分17-21
- 2.3.1 房屋建筑物的结构类型划分18-20
- 2.3.2 房屋建筑物的使用功能划分20-21
- 2.4 地震直接经济损失快速评估模型21-26
- 2.4.1 地震直接经济损失分析框架21-23
- 2.4.2 建筑物结构破坏直接经济损失模型23-24
- 2.4.3 建筑物装修直接经济损失模型24
- 2.4.4 建筑物室内财产直接经济损失模型24-26
- 3 人工神经网络及其在地震直接经济损失评估中的应用26-36
- 3.1 人工神经网络的发展历程26-27
- 3.2 人工神经网络的理论基础27-29
- 3.2.1 人工神经元模型27-28
- 3.2.2 人工神经网络的学习方式28-29
- 3.3 BP神经网络的原理及基本算法29-32
- 3.3.1 最速下降BP算法30-31
- 3.3.2 SDBP算法的缺陷31-32
- 3.4 不同BP网络算法的比较32-33
- 3.5 BP神经网络应用于地震直接经济损失评估的优势33-36
- 3.5.1 BP神经网络的特点33
- 3.5.2 BP神经网络的优势33-36
- 4 地震直接经济损失评估模型中参数的确定方法36-70
- 4.1 建筑物重置单价36-48
- 4.2 建筑物结构损失比48-65
- 4.2.1 建筑物结构损失比的影响因素分析48-49
- 4.2.2 数据来源和预处理方式的说明49-57
- 4.2.3 BP神经网络的构建57-58
- 4.2.4 BP神经网络泛化能力的提高58-65
- 4.3 模型中其他参数的确定方法65-70
- 4.3.1 装修损失模型参数的确定65-67
- 4.3.2 建筑物室内财产直接经济损失67-70
- 5 结论与建议70-72
- 5.1 结论70
- 5.2 建议70-72
- 参考文献72-77
- 致谢77-78
- 附录78-86
【参考文献】
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本文编号:337987
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