LM-BP神经网络在震后建筑损失评估模型中的应用

• 作者: 夏蕊芳 程国庆
• 来源期刊: 地震工程学报
• 学科: 经济
• 关键词: 震后 建筑经济损失 LM-BP神经网络 最小二乘 评估
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 地震应急与恢复重建
• 页码范围: 208-214
• 页数: 7页
• 分类号: F222
• 字数: 6003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0844.2019.01.208

摘要

当前震后建筑经济损失评估模型得到的震后建筑经济损失评估精确度、效率低,针对单一神经网络易产生局部极值等问题,对神经网络方法进行了改进,提出LM-BP神经网络在震后建筑损失评估模型中的应用.输入样本要素为影响震后建筑经济损失的5项因素,输出样本是震后建筑经济损失评估结果,在此基础上采用LM-BP神经网络将训练转化成最小二乘问题,结合LM算法重新定义隐含层节点数量,构建基于LM-BP的神经网络震后经济损失评估模型,采用该模型获取最优震后建筑经济损失评估结果.仿真实验结果表明,所设计的评估模型最小评估误差为0.1％,相比同类模型具有高精确度的优势,是一种可靠的震后建筑经济损失评估模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏蕊芳	湖北工程学院土木工程学院	11	18	3.0	3.0
2	程国庆		2	2	1.0	1.0