基于BP神经网络的受灾点的需求紧迫性分级方法(PDF)

灾害学[ISSN:1000-811X/CN:61-1097/P]

摘要:: 大规模突发事件发生后，往往会涉及到多个受灾区域，使得应急救援的受灾点数目众多。当应急资源有限，运输能力受约束时，为提高应急救援效率，应急物资的调运和配送需要根据受灾点的需求优先级进行。因此，对受灾点进行需求紧迫性的分级排序就非常关键。该文提出了基于BP神经网络的分级方法，构建了影响受灾点的需求紧迫性的评价指标体系，建立了基于BP神经网络的需求紧迫性分级模型。最后，实例验证表明BP神经网络对检验样本的结果输出和期望输出是一致的；并与TOPSIS法、灰色关联分析法和熵权法3种方法的评价结果进行比较，进一步证明了该分级评价方法的科学性和有效性。

更新日期/Last Update: 2016-07-27