基于粗糙遗传BP网络的震害损失评估模型研究

当今社会各种城市自然灾害频繁出现,灾害强度日趋加重,时刻威胁着地球上生存的人类,尤其威胁着人口密集的城市,正是由于灾害带来的破坏性,城市自然灾害损失评估具有其重大的意义。论文的核心是将数据挖掘技术中的粗糙集理论、遗传算法和神经网络相结合,尝试解决震害损失评估问题。该方法主要利用粗糙集软件Rosetta,及Matlab软件中的神经网络和遗传算法工具箱,建立了粗糙集对数据前置预处理,遗传算法优化神经网络初始权值、阈值从而利用网络进行预测评估的模型,并通过实例验证其可行。