基于 BP 神经网络的受灾点的需求紧迫性分级方法

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。

关键词：BP 神经网络、受灾点、应急需求、需求紧迫性、分级

所属期刊栏目：31

分类号：X43(自然灾害及其防治)

资助基金：教育部博士点基金项目20130039，20123121110004；上海市自然科学基金项目12ZR1412800；上海市科委重点项目11510501900；上海市科学技术委员会项目14DZ2280200；上海市教委科研创新项目13YZ085

在线出版日期：2016-07-27（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：211-216,229