大型地震灾害的应急物资需求分类和需求量研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文的研究内容和思路 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容和思路 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第16-18页 |
| 2 地震灾害和应急物资的相关理论 | 第18-27页 |
| 2.1 地震灾害概述 | 第18-19页 |
| 2.2 地震灾害应急物资管理研究 | 第19-22页 |
| 2.2.1 应急物资的概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 应急物资管理的概述 | 第20-22页 |
| 2.3 应急物资需求分析内容 | 第22-26页 |
| 2.3.1 地震应急物资需求分类方法 | 第22-25页 |
| 2.3.2 地震应急物资需求量方法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 地震应急物资需求分类研究 | 第27-35页 |
| 3.1 地震灾害应急物资的种类 | 第27页 |
| 3.2 地震灾害应急物资分类的必要性 | 第27-28页 |
| 3.3 建立应急物资需求指标分类体系 | 第28-30页 |
| 3.4 地震应急物资需求分类方法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 确定隶属度的方法 | 第30-31页 |
| 3.4.2 确定应急物资分类 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 灾后A类应急物资需求量研究 | 第35-56页 |
| 4.1 地震灾害的应急物资需求量预测流程 | 第35-36页 |
| 4.2 确定相似案例集 | 第36-37页 |
| 4.3 改进的BP神经网络地震伤亡预测模型 | 第37-46页 |
| 4.3.1 标准BP神经网络的改进 | 第37-41页 |
| 4.3.2 改进BP神经网络主要学习参数选择 | 第41-46页 |
| 4.4 改进的BP神经网络地震伤亡预测模型实现 | 第46-50页 |
| 4.4.1 网络训练 | 第46-48页 |
| 4.4.2 比较网络测试结果 | 第48-50页 |
| 4.5 地震灾害应急物资需求量估算方法 | 第50-51页 |
| 4.6 案例应用 | 第51-55页 |
| 4.6.1 数据收集 | 第51-52页 |
| 4.6.2 确定相似案例集 | 第52页 |
| 4.6.3 预测地震伤亡人数 | 第52-53页 |
| 4.6.4 估算应急物资需求量 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 灾后B类应急物资需求量研究 | 第56-63页 |
| 5.1 地震灾害的应急物资需求量预测流程 | 第56页 |
| 5.2 确定地震应急物资的影响因素 | 第56-58页 |
| 5.3 基于范例推理的灾后应急物资需求量预测模型 | 第58-60页 |
| 5.3.1 确定粗糙集中范例属性的权重 | 第58-59页 |
| 5.3.2 确定地震中相似的范例属性 | 第59-60页 |
| 5.3.3 确定地震中范例相似度 | 第60页 |
| 5.4 地震初期应急物资需求量预测 | 第60-61页 |
| 5.5 案例应用 | 第61-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 论文结论与展望 | 第63-66页 |
| 6.1 论文主要研究结论 | 第63页 |
| 6.2 地震灾害应急物资的研究建议 | 第63-65页 |
| 6.2.1 应急物资的需求建议 | 第63-64页 |
| 6.2.2 地震灾害应急管理的建议 | 第64-65页 |
| 6.3 研究展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录 | 第73页 |
