基于PSO-ELM的地震死亡人员评估方法研究

地震灾害人员伤亡快速评估对于地震应急响应至关重要。区域地理环境、人口密度和建筑结构等多种因素对地震人员伤亡具有重要影响,文章针对中国内地按照分区开展地震死亡人员评估方法研究。为充分考虑地震对不同地区造成的差异性影响,根据人口密度、地理环境、建筑结构等情况,将中国大陆划分为西北、西南和东部三个区域,并按地震最大烈度对样本进行分类;然后采用随机森林方法和自助采样法,根据每个特征的重要性排序选取震级、震区面积和人口密度三参数,建立粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)地震人员死亡评估模型。研究结果表明,模型在预测性能方面表现良好,在不同地区和烈度下具有较好的适用性和泛化性,能够为地震应急响应和地震灾害风险评估提供重要技术支撑。

基于CEEMDAN-LSTM组合的兰州空气质量指数预测

针对兰州空气质量指数存在波动大和数据长期依赖性的问题,提出了一种基于CEEMDANLSTM组合的预测模型,并与EEMD-LSTM和LSTM模型进行了比较。首先采用CEEMDAN对兰州空气质量指数序列进行分解,然后使用LSTM神经网络预测得到各个分量,最后叠加各分量的预测值重构空气质量指数预测结果。实验结果表明,CEEMDAN-LSTM模型相比于LSTM模型和EEMD-LSTM模型,具有更小的预测误差和更高的预测精度。这得益于CEEMDAN方法的有效降噪和LSTM模型对长期依赖关系的强大处理能力。因此,该组合模型在兰州空气质量指数预测方面具有一定的实用价值。