【摘 要】
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本文设计了应用于城市震后火灾损失评价的径向基函数网络(radial basis function,RBF)网络模型,介绍了其学习算法,并用此模型对城市震后火灾损失评估进行实例分析,表明RBF神
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本文设计了应用于城市震后火灾损失评价的径向基函数网络(radial basis function,RBF)网络模型,介绍了其学习算法,并用此模型对城市震后火灾损失评估进行实例分析,表明RBF神经网络在城市震后火灾损失评估的可行性;通过仿真结果的对比,得出RBF神经网络比反向传播(Back-Propagation,BP)网络具有更快的学习速度及更高的精度,为城市震后火灾损失评价方法的研究提供一种新的尝试,并为政府部门采取紧急救灾措施和制定重建规划提供科学依据.
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