公开(公告)号：CN118350286A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410585019.0

申请日：2024-05-13

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 李伟 ,  杜锦辰 ,  颉旭康 ,  闫浩文 ,  朱东宇 ,  董宇 ,  季旭鹏 ,  陈二伟

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/086 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种动态适应式多变量伤亡预测与模拟方法：该方法基于深度学习技术，利用多源参数进行人口伤亡的预测。其中：动态适应式：强调系统能够根据实时数据或情境变化动态调整预测模型，从而增加系统的灵活性和准确性。多变量：暗示该模型不仅基于单一因素进行预测，而是综合考虑了多个影响因素，如震级、烈度、抗震防设烈度、人口密度等。伤亡预测：直接点明了本发明的核心功能，即预测可能发生的伤亡情况。模拟系统：表明该系统不仅可以进行预测，还可以模拟不同情境下的伤亡情况，为决策制定提供参考。该方法的核心是通过融合PSO‑BiLSTM‑Attention模型进行动态适应式多变量输入，实现高精度的人口伤亡预测与模拟。实验结果表明，本发明在预测精度方面，超越了现有的传统算法。因此，本发明显著提升了多源参数预测伤亡人口数量的质量和效率。