基于灰色关联分析与SA-PSO-Elman结合的地震直接经济损失评估

• 作者: Dimiter Velev 何戡 宗学军 李强 杨忠君
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地震灾害 直接经济损失评估 灰色关联分析 模拟退火算法 粒子群算法 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 灾害及其防治
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: X43
• 字数: 4167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2016.02.004

摘要

对地震灾害造成的损失进行评估是国家采取应急救援和灾后援建工作的重要依据.为快速评估地震灾害引起的直接经济损失,提出一种基于灰色关联分析与模拟退火-粒子群-Elman神经网络(SA-PSO-Elman)结合的地震灾害直接经济损失评估模型.该模型先采用灰色关联分析方法客观地选出地震灾害直接经济损失的主要影响因素,即为Elman神经网络的输入,然后将全局寻优能力强及收敛速度快的粒子群算法与能跳出局部极值的模拟退火算法相结合来优化Elman神经网络的权值和阀值,最后将训练好的Elman神经网络运用到地震灾害直接经济损失评估中.通过仿真试验结果表明:该混合算法优化的Elman神经网络模型比Elman神经网络模型和PSO-Elman神经网络模型具有更高的预测精度和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨忠君	沈阳化工大学信息工程学院	12	42	4.0	6.0
2	宗学军	沈阳化工大学信息工程学院	41	116	6.0	8.0
3	何戡	沈阳化工大学信息工程学院	15	49	4.0	6.0
4	李强	沈阳化工大学信息工程学院	2	5	2.0	2.0