本文選題：震災(zāi) + 震傷人員評估��； 參考：《系統(tǒng)工程》2016年08期

【摘要】：震傷人員的快速評估對統(tǒng)籌配備醫(yī)療資源和進(jìn)一步預(yù)測廢墟受傷和失蹤人數(shù)十分關(guān)鍵。為提高震后受傷人員評估結(jié)果的可靠性,通過對影響震傷的關(guān)鍵性影響因子的提取,采用能夠有效處理模糊性和非線性指標(biāo)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對震后受傷人員進(jìn)行快速評估。從分析震后造成人員受傷的影響因子入手,從承載體減抗風(fēng)險(xiǎn)能力、暴露性和敏感性三個(gè)維度提出震傷人員預(yù)測指標(biāo)體系;在受傷人員預(yù)測方法上,考慮指標(biāo)的小樣本性、非線性和部分指標(biāo)的模糊性特征,將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)合起來,采用動(dòng)態(tài)優(yōu)化的徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,以提高評估模型的全局搜索和優(yōu)化能力,避免常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較早陷入局部優(yōu)化的不足;案例結(jié)果顯示:與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的絕對誤差3.24%相比,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)震傷人員評估模型的絕對誤差能夠降低至1.71%,精度提高47.2%,說明本文評估模型評估可靠性高、模型魯棒性強(qiáng),能夠推廣于震災(zāi)應(yīng)急的管理決策之中。
[Abstract]:Rapid assessment of earthquake victims is critical to co-ordinating medical resources and further predicting the number of debris injured and missing. In order to improve the reliability of the evaluation results of post-earthquake injured people, the RBF neural network model, which can deal with the fuzzy and nonlinear indexes effectively, was used to evaluate the injured persons quickly by extracting the key influencing factors. Based on the analysis of the influencing factors of human injury after the earthquake, the prediction index system of earthquake injury personnel is put forward from the three dimensions of risk reduction, exposure and sensitivity of the carrier, and the small sample nature of the index is considered in the prediction method of the injured person. In order to improve the global searching and optimization ability of the evaluation model, the nonlinear and fuzzy characteristics of some indexes are combined with fuzzy logic and neural network method, and the radial basis function (RBF) neural network method of dynamic optimization is adopted to improve the global searching and optimization ability of the evaluation model. To avoid the deficiency of conventional BP neural network falling into local optimization earlier; The results show that compared with the absolute error of BP neural network training 3.24%, the absolute error of earthquake personnel evaluation model of RBF neural network can be reduced to 1.71 and the accuracy is increased by 47.2%. It shows that the evaluation model in this paper has high reliability and strong robustness. It can be extended to the management decision of earthquake emergency.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;東北林業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】：教育部人文社科研究基金資助項(xiàng)目(16YJC630040) 省教育廳人文社科重點(diǎn)資助項(xiàng)目(15SA0034)
【分類號(hào)】：P315.9;TP183

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本文編號(hào)：1833005