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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN115099523A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202210861947.6

  • 申请日2022-07-20

  • 分类号G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04;G06F30/27;

  • 代理机构哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司;

  • 代理人侯静

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 16:58:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-23

    公开

    发明专利申请公布

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