【摘 要】
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选取房屋破倒率、震时地面加速度峰值、地震区域抗震设防烈度和地震发生时刻作为引发地震次生火灾的4个预测因子,结合中美日76条地震次生火灾统计数据,运用BP神经网络建立城
【机 构】
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武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室,
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选取房屋破倒率、震时地面加速度峰值、地震区域抗震设防烈度和地震发生时刻作为引发地震次生火灾的4个预测因子,结合中美日76条地震次生火灾统计数据,运用BP神经网络建立城市地震次生火灾起火率预测模型。分别运用BP神经网络模型和国内二项式拟合模型对实际样本起火率进行预测。结果表明:BP神经网络模型的预测结果与样本的实际起火率基本吻合;与国内二项式拟合模型相比,BP模型在地震次生火灾起火率的预测精度上有了较大提高,证实了BP神经网络适用于地震次生火灾起火率预测。以武汉市汉口地区为例,对该地区地震次生火灾起火率进行了预测,为城市抗震救灾、消防设施布置和防灾减灾规划建立提供了依据。
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