[发明专利]基于人工智能与地震动经验模型混合的地震动参数预测方法有效
| 申请号： | 202210861947.6 | 申请日： | 2022-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN115099523B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 籍多发;翟长海;李晨曦;温卫平;张涵 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/20 | 分类号： | G06F18/20;G06N3/084;G06N3/04;G06F30/27;G06F18/214 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江联合专利商标代理有限公司 23213 | 代理人： | 侯静 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于人工智能与地震动经验模型混合的地震动参数预测方法，本发明是为了解决现有方法无法同时保留预测精度与衰减关系的物理意义的问题。地震动参数预测方法：一、选择地震动衰减关系的传统经验公式，确定该传统经验公式中的运算形式、输入参数项、输出参数项和未知系数；二、建立地震动数据集；三、建立结合传统经验公式的神经网络；四、利用神经网络结合地震动数据集进行网络训练，通过神经网络的反向传播，计算未知系数的梯度，通过不断迭代训练，使得损失函数不断减小，得到最优系数的训练结果。五、地震动参数预测。本发明地震动参数预测方法包含经验模型，鲁棒性更好。为结构抗震设计、地震危险性分析，提供了有效的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 震动 经验 模型 混合 参数 预测 方法 | ||
【主权项】：
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