基于RS-BP神经网络的三甲医院灾害脆弱性预测方法

段然; 肖天辉

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基于RS-BP神经网络的三甲医院灾害脆弱性预测方法

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目前阶段,我国三甲医院的数量在不断增加,但是在这个过程中同时也伴随着各种灾害的出现,一定程度上增加其脆弱性,因此,分析基于RS-BP神经网络的三甲医院灾害脆弱性预测方法.先进行灾害三维数据预处理,并建立线性归一化转换脆弱性预测模型,通过RS-BP网格训练技术最终实现医院灾害脆弱性的预测.最终的测试结构表明:在RS-BP神经网络技术的辅助之下,预测结果的平方误差有了极大的降低,表明其预测精准度有所提高,效果较好,具有一定的实际应用价值.

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来源
《黑龙江科技信息》 |2021年第34期|78-80|共3页
作者
段然; 肖天辉;
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作者单位

河北省承德医学院附属医院河北承德 067000;

河北省承德医学院附属医院河北承德 067000;

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正文语种 chi
中图分类灾害地质学;
关键词
神经网络; 三甲医院; 脆弱性研究; 预测方法; RS-BP技术; 灾害预测;

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