大型地震应急物资需求预测方法研究

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1、大型地震应急物资需求预测方法研究摘要：大型地震给社会造成了重大的人员伤亡和财产损失，灾后应急物资的及时供应对挽救生命至关重要，而应急物资需求预测是供应的前提。本文利用BP神经网络算法对灾后人员伤亡人数进行预测，然后结合库存管理知识估算灾区应急物资的需求量，以期为灾后应急物资的筹措和配送决策提供参考。最后,运用该方法对“5.12汶川地震”中的极重灾区北川县的应急物资需求进行了估算。Abstract:Large-scaleearthquakeshavecausedheavycasualtiesandseverepropertydamage・Thetimelysupplyofemer

2、gencymaterialsisveryimportanttosavelivesindisasterareas・Butthedemandforecastofemergencymaterialsisneeded・ThispaperadoptsBPneuralnetworkalgorithmforestimatingthecasualtiesinearthquakes,andutilizestheknowledgeaboutinventorymanagementtoestimatethedemandofemergencymaterials,inordertomakereferene

3、efordecisionmakingontheraiseanddistributionofemergencymaterialsafterearthquakes・Atlast,themethodisusedtoforecastthedemandofBeichuanCountywhichwasoneofthehardestareasin”5.12Wenchuanearthquake"・关键词：大型地震；应急物资；需求预测；BP神经网络；库存管理Keywords:large-scaleearthquakes；emergencymaterials；demandforecast；BPne

4、uralnetworkalgorithm；inventorymanagement中图分类号：F252文献标识码：A文章编号：1006-4311(2011)22-0027-030引言中国位于全球两大地震带——欧亚地震带和环太平洋地震带之间，地震活动频度高、强度大、震源浅、分布广，是一个震灾严重的国家。1970年至2007年年底，在这不足40年的时间里，中国(含边界附近)发生5.0级以上的地震已达4500余次。地震灾害的频发，给国家造成了巨大的人员伤亡和财产损失。地震发生后，为及时展开救援工作，挽救受灾人民生命，第一时间将救灾物资运抵受灾点至关重要。一场大型地震发生后，重灾区内由于

5、大面积的基础设施遭到严重破坏，通讯几乎中断，我们很难迅速收集到灾区人民所需救援物资的准确信息。各种物资应该供应多少成为了一个盲区，这给有效展开应急物资的配送工作带来了很大的障碍。目前，国内外学者对于应急物资配送系统的研究，大多数集中在车辆调度和路径选择问题上，而这些都是基于受灾点所需应急物资数量已知的前提下进行的。实践中，地震灾害应急物资的需求预测仍以专家经验判断为主，尚没有成熟的方法⑴。针对地震灾害应急物资需求预测方法的不足,本文首先利用BP神经网络算法对灾区人员伤亡数量进行预测，然后结合库存管理相关理论知识对受灾人民应急物资需求量进行估算,以期为地震发生后应急物资的筹措和配

6、送决策提供参考。1前提假设对于抗震救灾而言，地震发生后的72小时是最佳的救援时间，因此，满足这段时间内受灾人民对于应急物资的需求，显得尤为重要［2］。赈灾物资可大致分为饮食、医疗用品、御寒物资、机械设备、燃油等几大类⑶。本文主要对灾区人民在灾后72小时内所需饮食类、医疗用品类和御寒物品类中与人口数量相关的应急物资的需求量进行估算。在地震发生初期，食物供给的主要目的是满足受灾人民的温饱需求，由于方便食品是最快捷有效的维持生命的食物，所以供给的食物以方便面、饼干、面包、水及饮料等方便食品为主⑷。我们假设方便食品的需求量与灾区存活者人数呈线性关系。御寒物品类中的棉被、帐篷等应急物资对

7、于保障灾区人民的生命安全也非常重要，我们假设此类物资的需求量和存活者的人数也高度相关。地震发生后伤者救助是最重要的问题，因此医疗用品类物资的供给刻不容缓。地震中引起人员伤亡的主要原因是建筑物倒塌导致的人体被挤压，对于此类受伤者，消炎药、消毒药以及血浆制品等一些基础药品的保障是必需的，我们假设这些基础性药品的需求量与地震中受伤人数密切相关。本文构造的方法以地理信息数据库和人口状况数据库为基础。当地震发生后，受灾地区的人口数量、面积等信息能够从这两个数据库中获取。目前，国家以及各地政府基本上都已