بکار گیری مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (M .L.P) در پهنه بندی آسیب پذیری شهری با تاکید بر زلزله(مورد مطالعه منطقه۲۰ شهرداری تهران)

  • سال انتشار: 1399
  • محل انتشار: فصلنامه مخاطرات محیط طبیعی، دوره: 9، شماره: 24
  • کد COI اختصاصی: JR_JNEH-9-24_010
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 408
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Loghman Mahmoudi

دانشجوی دکتری، گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشگاه شهید بهشتی تهران

Mohammad Taghi Razvian

استاد، گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشگاه شهید بهشتی تهران

Abbas Ostadtaghizadeh

استادیار گروه سلامت در حوادث و بلایا، دانشگاه علوم پزشکی تهران

Mortaza Ghorchi

استادیار گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری ، دانشگاه شهید بهشتی تهران

چکیده

District ۲۰ (Shahr-e-Ray), as the southernmost urban area among the municipal districts of Tehran, has a population of ۴۵۵۳۷۴۰ individuals and an area of ۲۲km۲ within the urban zone and ۱۷۸km۲ outside this zone. The earthquake risk is estimated to be very high in this region due to the tectonic and geographical position, presence of numerous faults around the region, the occurrence of several historical destructive earthquakes within this area, as well as other tectonic and geological evidence. In the present study, by investigating the current status, analyzing and classifying the vulnerability of the habitats in this region, and using the MLP model, a new strategy is presented. The results of the model based on the input models indicated the higher accuracy and efficiency of the standard classification method compared to the standard max/min method. By taking a look at the map of the standard classification method in the applied model, it can be found that the orange and nearly blue spots, which are mostly scattered in the central part of the region, have the highest correlation with the worn texture and the highest vulnerability. According to the results of the model in terms of vulnerability expansion and zone, out of the total area of the region, ۲۱% has the high and very high vulnerability, ۶۱% medium vulnerability, and ۱۸% low vulnerability. Also, the results of the population layers indicated high, medium, and low vulnerability intensities for ۵۶.۸%, ۲۷.۹%, and ۱۴.۱% of the total population, representing the population density in worn-out buildings with narrow pathways. Moreover, the results concerning the layers of material type and important places showed that the material types including metals, bricks, semi-metallic, …, respectively, and the important places such as educational centers, clinics, and medical centers have the highest vulnerability intensities

کلیدواژه ها

مدل MLP, روش استاندارد حداکثر- حداقل, سکونتگاههای شهری, بافت فرسوده

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.