全球地震主要分布于環(huán)太平洋和喜馬拉雅——地中海兩個(gè)地震帶。我國(guó)正好介于這兩個(gè)地震帶之間,是個(gè)地震頻發(fā)的國(guó)家。加上人口稠密和房屋抗震性能差等問題,地震已經(jīng)成為造成我國(guó)人員死亡最多的自然災(zāi)害。破壞性地震發(fā)生之后,在沒有展開現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查之前,地震影響范圍以及地震人員傷亡情況的預(yù)測(cè)對(duì)于地震應(yīng)急救援響應(yīng)具有重大意義。計(jì)算智能是受自然界或生物界智能行為的啟發(fā)而發(fā)展起來的一類算法統(tǒng)稱,主要包括神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和模糊計(jì)算三大部分,這些算法能解決傳統(tǒng)方法無法解決的許多復(fù)雜問題,已經(jīng)被廣泛地運(yùn)用到科學(xué)計(jì)算和工程應(yīng)用上。論文將計(jì)算智能算法中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法兩種重要方法應(yīng)用到地震影響范圍預(yù)測(cè)和地震人員死亡預(yù)測(cè)兩個(gè)重要應(yīng)用中,主要工作如下:(1)論文研究了四川地區(qū)的地震人員死亡率模型。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡導(dǎo)致不同區(qū)域以及城鄉(xiāng)之間的建筑物抗震設(shè)防水平具有較大差異,且不同區(qū)域的地質(zhì)構(gòu)造往往也存在著較大差異,而這些差異在歷史地震數(shù)據(jù)中得到體現(xiàn)。收集了四川地區(qū)1970-2008年間30個(gè)地震案例,根據(jù)美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局的全球地震快速評(píng)估系統(tǒng)中烈度與地震人員死亡率的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)其尋優(yōu)求解,得到了適用于四川地區(qū)的各烈度下的地震人員死亡率,并使用2008年汶川地震和2013年蘆山地震的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)得到的人員死亡率模型進(jìn)行驗(yàn)證和分析。(2)論文研究了地震烈度衰減融合模型。為了進(jìn)一步提高地震烈度衰減模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,論文根據(jù)地震構(gòu)造環(huán)境和震害分布特點(diǎn),將川滇地區(qū)作為一個(gè)研究區(qū)域。收集了川滇地區(qū)110個(gè)地震案例共250條地震等震線,以震級(jí)、烈度、中國(guó)西部烈度衰減模型以及矩陣衰減模型的等震線長(zhǎng)短軸預(yù)測(cè)值作為輸入,最終的融合模型預(yù)測(cè)的等震線長(zhǎng)短軸作為輸出。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近非線性函數(shù)的特點(diǎn),對(duì)中國(guó)西部烈度衰減模型和矩陣衰減模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了學(xué)習(xí)融合,得到了適用于川滇地區(qū)的融合預(yù)測(cè)模型。(3)論文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了地震人員死亡率模型和地震烈度衰減融合模型,并將其集成應(yīng)用到地震應(yīng)急輔助決策系統(tǒng)中。論文將川滇地區(qū)烈度衰減融合模型以及四川地區(qū)地震人員死亡率模型設(shè)計(jì)成兩個(gè)功能模塊,并集成到地震應(yīng)急輔助決策系統(tǒng)中。系統(tǒng)能在地震發(fā)生后的第一時(shí)間預(yù)測(cè)地震各等震線的長(zhǎng)短軸長(zhǎng)度,從而得到一個(gè)初步的地震影響范圍。根據(jù)得到的地震影響范圍對(duì)地震可能造成的死亡人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并得到地震實(shí)際死亡人數(shù)所在區(qū)間的概率,為政府應(yīng)急救援提供輔助決策依據(jù),該系統(tǒng)已經(jīng)在四川省丹棱縣得到應(yīng)用。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P315;TP18
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 粒子群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 地震人員損失評(píng)估方法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 課題相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 粒子群優(yōu)化算法
        2.1.1 基本PSO算法
        2.1.2 帶慣性權(quán)重的PSO算法
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 BP算法原理
        2.2.2 BP算法步驟
    2.3 地震人員損失快速評(píng)估
        2.3.1 影響地震災(zāi)害大小的因素
        2.3.2 地震烈度衰減關(guān)系
        2.3.3 地震人員損失評(píng)估流程
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于PSO的地震人員死亡率模型研究
    3.1 引言
    3.2 PAGER人員死亡率模型
    3.3 基于PSO的人員死亡率模型參數(shù)優(yōu)化算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)來源及處理
        3.4.2 模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練
        3.4.3 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的烈度衰減融合模型研究
    4.1 引言
    4.2 烈度衰減模型
        4.2.1 中國(guó)西部烈度衰減模型
        4.2.2 矩陣衰減模型
    4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模型
    4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)來源及處理
        4.4.2 模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練
        4.4.3 結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 地震應(yīng)急輔助決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)需求分析
        5.1.1 總體需求分析
        5.1.2 烈度衰減融合模型預(yù)測(cè)模塊需求分析
        5.1.3 地震人員死亡和經(jīng)濟(jì)損失預(yù)測(cè)模塊需求分析
    5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
        5.2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
        5.2.3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        5.2.4 系統(tǒng)部署設(shè)計(jì)
    5.3 地震應(yīng)急輔助決策系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 烈度衰減融合模型預(yù)測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)
        5.3.2 地震人員死亡和經(jīng)濟(jì)損失預(yù)測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)
        5.3.3 系統(tǒng)功能模塊集成
    5.4 系統(tǒng)功能測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 下一步工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
攻碩期間取得的研究成果

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2838907