中国安全科学学报

作者：詹伟, 程春鑫

单位：1 中国科学院大学 应急管理科学与工程学院,北京 100049；2 中国科学院大学 工程科学学院,北京 100049

关键词：灰狼优化算法(GWO),反向传播(BP)神经网络,地震,过渡安置阶段,应急物资,需求预测

基金：国家自然科学基金资助(72074202); 中国科学院大学江海智慧安全应急联合实验室研究项目(E242980401)

为精准预测地震灾区过渡性安置阶段的物资需求量,提高应急物资筹措的效率和准确性,收集我国历史地震数据信息,确定对转移安置人口数目影响较大的因素,建立基于灰狼优化算法(GWO)和反向传播(BP)神经网络的安置人口预测模型,结合人口与应急物资间的数量关系,对震后过渡性安置阶段的物资需求量进行预测。结果表明: GWO-BP神经网络模型在预测转移安置人口方面,表现出较高的准确率和稳定性,能有效预测灾区安置人口数量,进而推算出相应的物资需求量。GWO-BP神经网络模型在震后过渡安置阶段的物资需求预测方面具有一定的有效性,能为震后应急物资的筹措决策提供参考。

来源：2024年第10期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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