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基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统(PDF)

灾害学[ISSN:1000-811X/CN:61-1097/P]

期数:
2018年01期
页码:
183-189
栏目:
应急．风险与管理
出版日期:
2018-01-20

文章信息/Info

Title:
-
作者:
项寅
Author(s):
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关键词:
恐怖袭击; 风险评估; 风险预测; 因子分析; 神经网络
分类号:
N949；X45
DOI:
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文献标识码:
A
摘要:
为提高恐怖袭击应急管理的效率，设计了恐怖袭击的风险评估和预测系统。评估模型通过因子分析方法计算各类目标的相对风险指数，评估指标包含“威胁”、“脆弱性”、“后果”三大因素，具体数据从全球恐怖主义数据库（GTD）中进行采集。预测模型通过神经网络实现风险指数的预测，由于BP神经网络的梯度下降算法收敛较慢且易陷入局部最优点，因此利用遗传算法对神经网络的初始权值阈值进行优化，并提高预测精度。最后，对GTD数据库中的21类主要袭击目标进行算例分析，验证了该模型的可行性和准确性，同时还根据这些目标的风险指数进行原因分析和策略建议。

参考文献/References

备注/Memo

备注/Memo:
更新日期/Last Update: 2018-01-18