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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
秋夜临完成签到,获得积分0
刚刚
龙弟弟完成签到 ,获得积分10
3秒前
阿俊完成签到 ,获得积分10
4秒前
王饱饱完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
哈哈哈完成签到,获得积分10
7秒前
Liu丰发布了新的文献求助10
9秒前
SYLH应助Liu丰采纳,获得20
13秒前
CC完成签到,获得积分10
20秒前
科研通AI2S应助Lny采纳,获得10
20秒前
Xx完成签到 ,获得积分10
21秒前
22秒前
loren313完成签到,获得积分0
23秒前
32秒前
myq完成签到 ,获得积分10
42秒前
46秒前
默默灭绝完成签到 ,获得积分10
51秒前
52秒前
怕孤独的香菇完成签到 ,获得积分10
56秒前
西山菩提完成签到,获得积分10
56秒前
Ava应助三笠采纳,获得10
1分钟前
啊嚯完成签到,获得积分10
1分钟前
火星上惜天完成签到 ,获得积分10
1分钟前
甜乎贝贝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
桐桐应助猪肉水饺采纳,获得10
1分钟前
土豆炖大锅完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
姆姆没买完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zyb完成签到 ,获得积分10
1分钟前
猪肉水饺发布了新的文献求助10
1分钟前
白蓝红完成签到,获得积分10
1分钟前
端庄的萝完成签到,获得积分10
1分钟前
魔幻的妖丽完成签到 ,获得积分10
1分钟前
郑雅柔完成签到 ,获得积分0
1分钟前
1分钟前
科研小石完成签到 ,获得积分10
1分钟前
思源应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
猪肉水饺完成签到,获得积分10
1分钟前
lisa完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990836
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532241
关于积分的说明 11256631
捐赠科研通 3271100
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805313
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809236