LM-BP神经网络在震后建筑损失评估模型中的应用

摘要：

当前震后建筑经济损失评估模型得到的震后建筑经济损失评估精确度、效率低,针对单一神经网络易产生局部极值等问题,对神经网络方法进行了改进,提出LM-BP神经网络在震后建筑损失评估模型中的应用.输入样本要素为影响震后建筑经济损失的5项因素,输出样本是震后建筑经济损失评估结果,在此基础上采用LM-BP神经网络将训练转化成最小二乘问题,结合LM算法重新定义隐含层节点数量,构建基于LM-BP的神经网络震后经济损失评估模型,采用该模型获取最优震后建筑经济损失评估结果.仿真实验结果表明,所设计的评估模型最小评估误差为0.1％,相比同类模型具有高精确度的优势,是一种可靠的震后建筑经济损失评估模型.

关键词：震后、建筑经济损失、LM-BP神经网络、最小二乘、评估

所属期刊栏目：41

分类号：F222(经济计算、经济数学方法)

资助基金：湖北省教育厅科学技术研究项目B2018162;湖北省教育厅人文社会科学研究项目18Y131

在线出版日期：2019-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：208-214