基于IACO-BP算法的洪涝灾害应急物资需求预测
刘芳
冯丹
宫雪然
1.沈阳理工大学 理学院,沈阳,1101592.沈阳理工大学 理学院,沈阳,1101593.沈阳理工大学 理学院,沈阳,110159
摘要：为了提高洪涝灾害应急物资需求预测的准确性,提出了一种改进蚁群优化BP神经网络智能算法.以受灾转移人数为预测对象,选取受灾人口、最大降雨量、洪水等级、降雨等级、受灾范围、房屋倒塌数、降雨时长和预报水平等洪涝灾害指标为研究因素,获得基于IACO-BP算法的受灾转移人数预测模型.结合库存管理知识间接预测洪涝灾害应急物资需求量.结果表明:IACO-BP算法获得预测值的均方误差比BP和PSO-BP算法获得的均方误差分别小93.62％ 和90.91％;IACO-BP、PSO-BP和BP网络运行时间分别为3、10和33 s;IACO-BP算法具有更高的精度和网络迭代效率.
关键词：洪涝灾害应急物资需求预测蚁群算法BP神经网络物资分配库存管理优化
分类号：TP274(自动化技术及设备)
资助基金：辽宁省科学技术计划项目(20170540790)辽宁省高等学校基本科研项目(LG201715)
论文发表日期：2019-01-01
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( 332-338 )
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