基于PSO优化ELM模型的震后直接经济损失评估
陈韶金1
翟笃林2
周浩2
江颖3
刘子维3
1.防灾科技学院, 河北 廊坊 0652012.中国地震局地震研究所, 武汉 430071;引力与固体潮国家野外观测研究站, 武汉, 4300713.防灾科技学院, 河北 廊坊 065201;中国地震局地震研究所, 武汉 430071;引力与固体潮国家野外观测研究站, 武汉, 430071
摘要：选取震级、震中烈度、震中烈度和抗震设防烈度之差、人均GDP、人口密度 5 个影响因子作为评估指标,筛选出 1996-2014 年间 37 个历史地震作为研究样本,构建PSO-ELM震后直接经济损失评估模型.实验表明:PSO-ELM模型预测的平均误差率为 13.89%,其平均误差率相比于未优化的ELM和传统的BP网络模型分别降低了 14.61%和 36.79%;通过分析影响因子的敏感程度,得出人均GDP、人口密度和震中烈度影响最为明显,在震后直接经济损失评估中应该重点关注.综上,PSO-ELM模型具有精度高和泛化能力强等优点,可在实际案例中推广使用.
关键词：直接经济损失粒子群优化极限学习机震后评估敏感因子分析
分类号：P315.94(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
资助基金：中国地震局地震应急与信息青年重点任务(CEA_EDEM(ITNS)—2023)(CEA_EDEM(ITNS)—2023)中国地震局地震研究所基本科研业务费专项(IS202226326)中国地震局地壳应力研究所基本科研业务费专项(IS202236336)
论文发表日期：2023-12-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
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