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).pdf

1、中國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

2、的需求信息，物資的供應(yīng)量就無法確定，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，

3、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)與不同類型物資之間的關(guān)系，引入倉庫概念對(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

4、，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ma

5、tlab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)用基于安全庫存管理知識(shí)對(duì)地震中不同類型的應(yīng)急物資的需求量做出預(yù)測(cè)，

6、本文主要針對(duì)飲食類和醫(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

7、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