基于IACO-BP算法的洪涝灾害应急物资需求预测

为了提高洪涝灾害应急物资需求预测的准确性,提出了一种改进蚁群优化BP神经网络智能算法.以受灾转移人数为预测对象,选取受灾人口、最大降雨量、洪水等级、降雨等级、受灾范围、房屋倒塌数、降雨时长和预报水平等洪涝灾害指标为研究因素,获得基于IACO-BP算法的受灾转移人数预测模型.结合库存管理知识间接预测洪涝灾害应急物资需求量.结果表明:IACO-BP算法获得预测值的均方误差比BP和PSO-BP算法获得的均方误差分别小93. 62%和90. 91%; IACO-BP、PSO-BP和BP网络运行时间分别为3、10和33 s; IACO-BP算法具有更高的精度和网络迭代效率.