支持向量机在城市震后火灾损失预测中的应用  

Application of Support Vector Machine in the Prediction of Losses in Fires Following Earthquakes

作　　者：王威[1] 苏经宇[1] 韩阳[2] 马东辉[1] 王志涛[1] 

机构地区：[1]北京工业大学抗震减灾研究所,北京100022 [2]河南工业大学防灾减灾工程研究所,河南郑州450052

出　　处：《灾害学》2008年第1期6-9,共4页Journal of Catastrophology

基　　金：国家十一五科技支撑计划重点项目(2006BAJ06B01,2006BAJ04A03,2006BAJ13B04);国家自然科学基金资助项目(50678060);北京工业大学研究生科技基金资助课题(ykj-2007-1071)

摘　　要：针对地震火灾的复杂性和多变性的特点,在综合分析了各种震后火灾损失预测方法的基础上,提出了基于支持向量机的城市震后火灾损失预测模型。以地震火灾的历史资料为依据,建立学习样本和测试样本,并与BP神经网络预测方法相比较,验证了其可行性,也为其它自然灾害的损失预测提供了简单、有效的方法。According to complexity and multiplicity of the post-earthquake fire, the method of support vector machines is proposed to predict the loss of earthquake fire based on the comprehensive analysis of other different methods. On the basis of historical data and documents of earthquake fire, the applicability and validity of the model is manifested through testing and discussion. A simple and available method is provided for the prediction of losses of other natural disaster.

关 键 词：地震火灾 损失预测 支持向量机(SVM) BP神经网络 

分 类 号：P315.9[天文地球—地震学] TP391[天文地球—固体地球物理学]