基于神经网络的地震灾害损失预测研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 国内研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 关于损失预测的研究 | 第7-8页 |
| 1.2.2 关于巨灾保险的研究 | 第8-9页 |
| 1.3 研究思路及创新之处 | 第9-10页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第9页 |
| 1.3.2 创新之处 | 第9-10页 |
| 第二章 地震灾害概述 | 第10-13页 |
| 2.1 地震灾害的特点 | 第10-11页 |
| 2.2 地震灾害损失的预测内容 | 第11页 |
| 2.3 影响地震灾害大小的因素 | 第11-13页 |
| 第三章 神经网络概述 | 第13-27页 |
| 3.1 人工神经网络模型基本概念 | 第13-14页 |
| 3.2 神经网络的结构 | 第14-16页 |
| 3.3 神经网络的学习 | 第16-18页 |
| 3.3.1 学习方式 | 第16页 |
| 3.3.2 学习算法 | 第16-18页 |
| 3.4 BP神经网络 | 第18-23页 |
| 3.4.1 BP神经网络模型 | 第18-21页 |
| 3.4.2 BP神经网络的不足以及优化方法 | 第21-23页 |
| 3.5 RBF神经网络 | 第23-27页 |
| 3.5.1 RBF神经网络模型 | 第23-26页 |
| 3.5.2 RBF神经网络的特点 | 第26-27页 |
| 第四章 实证分析 | 第27-35页 |
| 4.1 数据选取基本规定 | 第27页 |
| 4.2 数据的选择与处理 | 第27-28页 |
| 4.2.1 数据的选择 | 第27-28页 |
| 4.2.2 数据的处理 | 第28页 |
| 4.3 BP神经网络模型 | 第28-32页 |
| 4.3.1 网络结构的设计 | 第29-30页 |
| 4.3.2 网络的训练 | 第30页 |
| 4.3.3 训练结果与分析 | 第30-32页 |
| 4.4 RBF神经网络模型 | 第32-33页 |
| 4.4.1 网络结构的设计 | 第32页 |
| 4.4.2 网络的训练 | 第32-33页 |
| 4.4.3 训练结果与分析 | 第33页 |
| 4.5 模型的比较研究 | 第33-35页 |
| 第五章 结论与展望 | 第35-37页 |
| 5.1 结论 | 第35-36页 |
| 5.2 展望 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 附录1 | 第40-41页 |
| 附录2 | 第41-42页 |
