基于改进的RBF神经网络的城市震害损失评估模型

摘要

地震灾害是全球范围内最严重的自然灾害之一，它具有发生频率低、作用范围广和破坏力极大等特点。我国作为地球上遭受地震灾害最严重的国家，地震不仅威胁着我国人民的生命财产安全，同时也严重地制约着社会经济的可持续发展。因而，对城市地震灾害的人员伤亡和经济损失进行快速、准确、可靠的评估，不仅能为城市防震减灾规划提供重要的指导依据，为震后组织减灾救援提供及时的决策参考，还能够为抗震减灾行为与抗震工程建设的经济效益提供准确的评估，为城市产业空间布局提供系统的防震避震建议。因此，城市地震灾害的准确评估具有重要意义。
　　针对目前我国地震损失评估存在工作量大、时效性差、成本高、精度低等问题，本论文提出了构建地震灾害损失影响因子体系，运用改进的RBF神经网络算法对地震灾害损失进行评估的方法。首先，本文对地震损失评估的理论和现有研究成果进行了介绍和讨论，分析了各方法的优缺点，并提出一种新的震害损失评估模型；然后，为了使新震害损失评估模型更高效，本文建立了震害损失评估影响因子体系，包括地质环境因子、地震致灾因子、抗震设防因子、社会经济因子和减灾救援因子。并且，对影响因子的界定和因子参数取值进行了详细的研究；之后，本文将径向基函数（RBF）神经网络和粒子群（PSO）算法相结合，构建了一种被称作PRBF的新网络模型。该模型解决了RBF网络依赖的参数精度问题和PSO算法的局部优化不稳定的问题；最后，将地震损失影响因子体系和PRBF算法结合，构建一种新的城市震害损失评估模型，并搜集震害资料信息对其进行测试检验。运用评估模型分别对测试样本的人员伤亡和经济损失进行评估，进而讨论评估结果。
　　地震损失评估结果表明，基于改进的RBF神经网络震害损失评估模型在直接经济损失和人员伤亡评估方面均能够快速、准确地获得较为可靠的评估结果。因此，该模型在城市抗震规划、减灾救援行动、产业布局规划、抗震行为经济效益评价方面均具有显著的实用性。

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目录

第1章 绪论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 课题研究现状

1.3课题研究内容及技术路线

1.4 文章结构安排

第2章 城市震害损失评估相关理论

2.1 城市地震灾害的特点

2.2 城市地震损失评估的相关知识

2.3 城市震害评估指标体系

2.4 城市震害损失评估现行方法

2.5 本章小结

第3章 震害影响因子体系的构建

3.1 震害影响因子的分类研究

3.2 影响因子的提取与处理

3.3 城市地震灾害影响因子体系结构

3.4 地震震害损失数据库的建立

3.5 本章小结

第4章 RBF神经网络算法研究与改进

4.1 RBF神经网络算法概述

4.2 粒子群算法概述

4.3 RBF神经网络算法的综合改进

4.4 本章小结

第5章 改进的RB F算法在城市震害损失评估中的应用

5.1 基于改进的RBF算法的城市震害损失评估模型

5.2 城市震害损失评估模型应用实例

5.3 城市震害损失评估算例结果分析

5.4 本章小结

结论

参考文献

附录1 地震灾害样本信息资料

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