基于GA的BP神经网络的地震应急物资需求预测
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1. 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 直接预测模型 | 第14-15页 |
| 1.3.2 间接预测模型 | 第15-17页 |
| 1.4 研究思路及内容 | 第17-19页 |
| 2. 理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 地震灾害的成因、特性及分类 | 第19-22页 |
| 2.1.1 地震的成因 | 第19页 |
| 2.1.2 地震灾害的特性 | 第19-20页 |
| 2.1.3 地震灾害的分类 | 第20-22页 |
| 2.2 地震应急物资的需求分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 地震应急物资需求的特征 | 第22-23页 |
| 2.2.2 地震应急物资需求的分类 | 第23-25页 |
| 3. 研究方法介绍 | 第25-38页 |
| 3.1 主成分分析法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 主成分分析法的简介 | 第25-26页 |
| 3.1.2 主成分分析计算步骤 | 第26-28页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第28-33页 |
| 3.2.1 BP神经网络原理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 BP神经网络算法的描述 | 第29-31页 |
| 3.2.3 BP神经网络的主要特点 | 第31-32页 |
| 3.2.4 BP神经网络的不足 | 第32-33页 |
| 3.3 遗传算法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 遗传算法的概述 | 第33-34页 |
| 3.3.2 遗传算法特点 | 第34-35页 |
| 3.4 GA+BP算法的设计 | 第35-38页 |
| 4. 基于GA的BP神经网络的地震伤亡人口的预测 | 第38-60页 |
| 4.1 预测指标的确定 | 第38-40页 |
| 4.2 样本集的收集 | 第40-41页 |
| 4.3 样本集的处理 | 第41-44页 |
| 4.4 神经网络各层神经元和函数的设定 | 第44-47页 |
| 4.5 遗传算法要素 | 第47-52页 |
| 4.6 网络的训练及测试 | 第52-60页 |
| 5. 地震应急物资需求量的估算 | 第60-64页 |
| 5.1 地震应急物资需求量的估算方法 | 第60-61页 |
| 5.2 四川炉霍地震应急物资需求量预测 | 第61-64页 |
| 6. 结论、创新、不足与展望 | 第64-67页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 创新之处 | 第65页 |
| 6.3 不足与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
