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Rapid earthquake loss assessment based on machine learning and representative sampling

聚类分析 代表(政治) 计算机科学 骨料(复合) 数据挖掘 数据集 集合(抽象数据类型) 采样(信号处理) 机器学习 人工智能 政治 滤波器(信号处理) 计算机视觉 复合材料 材料科学 程序设计语言 法学 政治学
作者
Zoran Stojadinović,Miloš Kovačević,Dejan Marinković,Božidar Stojadinović
出处
期刊:Earthquake Spectra [SAGE Publishing]
卷期号:38 (1): 152-177 被引量:53
标识
DOI:10.1177/87552930211042393
摘要

This article proposes a new framework for rapid earthquake loss assessment based on a machine learning damage classification model and a representative sampling algorithm. A random forest classification model predicts a damage probability distribution that, combined with an expert-defined repair cost matrix, enables the calculation of the expected repair costs for each building and, in aggregate, of direct losses in the earthquake-affected area. The proposed building representation does not include explicit information about the earthquake and the soil type. Instead, such information is implicitly contained in the spatial distribution of damage. To capture this distribution, a sampling algorithm, based on K-means clustering, is used to select a minimal number of buildings that represent the area of interest in terms of its seismic risk, independently of future earthquakes. To observe damage states in the representative set after an earthquake, the proposed framework utilizes a local network of trained damage assessors. The model is updated after each damage observation cycle, thus increasing the accuracy of the current loss assessment. The proposed framework is exemplified using the 2010 Kraljevo, Serbia earthquake dataset.
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