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基于网络信息与BP神经网络的应急物资需求预测研究--以积石山县6.2级地震为例 被引量：5
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作者 张淞 黄猛 +2 位作者 刘帅 周文涛 游巧 《防灾科技学院学报》 2024年第3期76-85,共10页
为应对震后应急初期难以及时获取灾情信息,灾区内各区域应急物资需求不明等问题,引入实时网络资源信息结合历史地震数据进行物资需求预测。通过爬取2023年12月18日甘肃积石山地震震后72h内112672条多平台网络信息,使用BERT-CNN模型对网... 为应对震后应急初期难以及时获取灾情信息,灾区内各区域应急物资需求不明等问题,引入实时网络资源信息结合历史地震数据进行物资需求预测。通过爬取2023年12月18日甘肃积石山地震震后72h内112672条多平台网络信息,使用BERT-CNN模型对网络信息进行分类。结合历史地震数据,采取TOPSIS方法完成应急需求急迫度评估,将其作为新的样本特征引入BP神经网络,以优化对积石山县内各乡镇死亡人数预测效果。最后基于死亡人数与安全库存理论,完成对震后72h灾区各乡镇饮用水、帐篷两类物资的需求预测。通过实验证明,引入网络资源可以及时反映灾区受灾情况,提高应急物资预测的时效性、精细度和准确性。 展开更多
关键词 网络资源 自然语言处理 BERT-CNN BP神经网络 应急物资需求预测
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