基于RBF神经网络城市震后火灾损失评估

• 作者: 刘勇求
• 来源期刊: 中国科技博览
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基神经网络 地震火灾 火灾损失评估
• 年，卷（期）: 2009,（31）
• 所属期刊栏目: 理论广角
• 页码范围: 257-258
• 页数: 2页
• 分类号: TP
• 字数: 1185字
• 语种: 中文

摘要

本文设计了应用于城市震后火灾损失评价的径向基函数网络(radial basis function,RBF)网络模型,介绍了其学习算法,并用此模型对城市震后火灾损失评估进行实例分析,表明RBF神经网络在城市震后火灾损失评估的可行性;通过仿真结果的对比,得出RBF神经网络比反向传播(Back-Propagation,BP)网络具有更快的学习速度及更高的精度,为城市震后火灾损失评价方法的研究提供一种新的尝试,并为政府部门采取紧急救灾措施和制定重建规划提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇求	广东东莞南博职业技术学院机电系	5	1	1.0	1.0