Sammanfattning I Iran orsakar jordbävningar enorma skador på människor och ekonomi. Om det finns en korrekt uppskattning av mänskliga förluster i en jordbävningskatastrof, skulle den kunna åtgärdas på lämpligt sätt och dess effekter och förluster kommer att minskas. Neurala nätverk kan utbildas för att lösa problem med otydliga och mycket komplexa icke-linjära data. Baserat på de olika jordbävningsscenarierna och olika typer av konstruktioner är det svårt att uppskatta antalet skadade. Med avseende på neurala nätverk kapacitet, beskriver detta papper en bakåtutbredning neurala nätverk metod för att modellera och uppskatta svårighetsgraden och fördelningen av mänskliga förluster som en funktion av att bygga skador i jordbävningskatastrofen. Bam jordbävningsdata 2003 användes för att träna detta neurala nätverk. De slutliga resultaten visar att denna neurala nätverksmodell kan avslöja mycket mer exakt uppskattning av dödsfall och skador för olika jordbävningar i Iran och det kan ge den information som krävs för att utveckla realistiska begränsningsåtgärder, särskilt vid räddningsoperationer.
REF bedömde den mänskliga seismiska sårbarheten i stadsområden, vilket är uppskattningen av antalet människor som kan dö i en jordbävning.
Seismic human loss estimation for an earthquake disaster using neural network
{'venue': 'International Journal of Environmental Science and Technology', 'journal': 'International Journal of Environmental Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}