基于Mexican Wv-SVM的震灾人员存活量模型

摘要：

有效预测震灾人员的存活情况是紧急配置应急资源和提高救援效率的首要工作.为提高震灾人员存活预测的精度,本文首先依据区域灾害系统理论和现有研究成果提出震灾人员存活预测指标.其次,针对震灾人员存活量指标数据的小样本、高维度、非线性特征,考虑将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型引入震灾人员存活量预测中,为有效降低SVM在高维空间中非线性分类的误差,采用Mexican母小波核函数替换满足Mercer内积条件的核函数,以改变常规核函数缩小偏差的局限性,提出用于预测震灾人员存活量的Mexican小波SVM(Mexican Wavelet-SVM,Mexican W(u)-SVM)模型.数值算例表明:相比于标准SVM、BP神经网络,Mexican W(u)-SVM模型具有预测精度好、训练速度快和运行稳定性好的特征,证明了模型的可靠和有效.

关键词：震灾人员存活量、预测模型、支持向量机、鲁棒损失函数

所属期刊栏目：24

分类号：O232(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：教育部人文社会科学研究基金16YJC630040;省教育厅重点项目15SA0034

在线出版日期：2016-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：140-146