【摘 要】
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根据中国目前地震灾害损失评估的研究现状,该文首先对影响地震灾害经济损失诸多因素进行辨识和分析,对各影响因素进行科学地分析和量化是理论界面临的现实问题,该文引入群决
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根据中国目前地震灾害损失评估的研究现状,该文首先对影响地震灾害经济损失诸多因素进行辨识和分析,对各影响因素进行科学地分析和量化是理论界面临的现实问题,该文引入群决策层次分析法和二级模糊综合评判法对一些定性指标进行量化.传统的BP网络收敛速度慢且易陷入局部最优点,而遗传算法对求解全局优化问题已发展相当成熟,所以该文在BP算法中融入遗传算法,遗传算子和BP算子交替使用,可使网络在跳出局部最优点的同时使网络的训练时间大大减少.在网络训练之前,针对地震灾害损失评估涉及到的指标有很多个,在很大程度上,网络的输入节点越多,问题的复杂程度就越大,而且有些指标之间存在一定的相关性,甚至有些指标是冗余的,该文提出在神经网络输入层前端加一个粗集处理层.经这一处理后,使相关的或冗余的属性指标得以约简,从而使网络输入节点数减少,简化了网络的训练过程.最后,建立了基于遗传粗神经网络的震灾损失评估模型,对地震灾害所造成的经济损失进行评估,为灾害学提供了一种有效实用的评估方法,实例验证表明该方法的有效性.
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