關鍵詞：地震死亡人數 主成分分析法 網格搜索法 支持向量機 

摘要：針對影響地震傷亡人數的評價指標數量較多且各指標之間存在著復雜的非線性關系,運用機器學習理論,提出了基于支持向量機(Support Vector Machine)的地震傷亡人數預測模型;首先利用主成分分析法(Principle Component Analysis)對7個地震死亡人數影響指標進行數據降維,然后對提取出的主成分進行歸一化處理,將歸一化的主成分數據作為預測模型的輸入向量,將地震傷亡人數作為預測模型的輸出向量;以27個地震傷亡實例作為學習樣本進行訓練,運用網格搜索法(Grid Search Method)尋優獲得最優支持向量機參數,最終建立基于PCA-GSM-SVM的地震死亡人數預測模型,并對5組樣本進行死亡人數預測。結果表明:PCA-GSM-SVM模型的最小誤差、最大誤差和平均誤差分別為5.12%、15.7%和9.16%,其平均誤差相比于GSM-SVM模型和SVM模型分別降低6.51%和7.11%,因此PCA-GSM-SVM模型預測精度較高,可在工程實際中推廣。

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