777爽死你无码免费看一二区_應用支持向量機回歸地震動(dòng)預測模型中國地震局工程力學(xué)研究所

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研究亮點(diǎn)

應用支持向量機回歸地震動(dòng)預測模型

發(fā)布時(shí)間： 2023-02-27 點(diǎn)擊數量：2749

研究背景：

基于數據統計的地震動(dòng)預測模型需要預設回歸的方程式，假定的方程式一般以參數化的物理模型為基礎進(jìn)行構建，這種構建模型方法可以在數據有限的情況下提高預測方法的精度，但是通過(guò)預設方程式的方法往往限制有效預測復雜和未知的地震動(dòng)強度的能力。并且參數化的預測方程簡(jiǎn)化了物理過(guò)程，可能使得預測結果具有較大的不確定性。另外，隨著(zhù)我國強震臺網(wǎng)的不斷建設，地震動(dòng)數據量的顯著(zhù)增加使得應用機器學(xué)習技術(shù)構建地震動(dòng)預測模型成為可能。

研究方法及結果：

1）選取中國川滇地區地震動(dòng)數據，與傳統的回歸分析的經(jīng)典方法不同，應用支持向量機回歸地震動(dòng)預測模型，確定了該方法的控制參數。

2）與川滇地區的現有地震動(dòng)衰減模型和NGA-West2模型進(jìn)行比較，驗證了提出的基于機器學(xué)習算法的地震動(dòng)預測模型合理性。

3）提出的模型能夠在給定震級和場(chǎng)地條件下很好地預測地震動(dòng)峰值加速度和加速度反應譜值，并且從結果上來(lái)看具有很好的泛化能力和魯棒性。

該成果發(fā)表在國際期刊《Journal of Earthquake Engineering》（Jinjun Hu*, Hui Zhang. Support Vector Machine Method for Developing Ground Motion Models for Earthquakes in Western Part of China. Journal of Earthquake Engineering, https://doi.org/10.1080/13632469.2021.1884146（IF：3.99，*通訊作者）。

圖1 地震動(dòng)數據分布 (a)地震的位置 (b)震源距和震級的關(guān)系
(c)震級的數目 (d)震源深度和震級的關(guān)系

圖2 對數據集應用高斯算法隨機切割分類(lèi)為測試集和訓練集

圖3 應用支持向量機算法回歸預測模型測試集和訓練集的效果

基于2020年7月12日唐山地震中密集地震動(dòng)觀(guān)測記錄的地震動(dòng)衰減和盆地效應

《強地震動(dòng)按破壞強度的排序研究》專(zhuān)著(zhù)出版

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