【技术实现步骤摘要】
一种基于聚类分析的地震动记录选取方法
[0001]本专利技术属于地震工程及防灾减灾工程
，具体的说是涉及一种基于聚类分析的地震动记录选取方法。
技术介绍
[0002]在地震工程领域中，随着地震观测技术不断发展以及观测台站不断增多，全球的地震动记录数据库越来越多，如何合理选取地震动记录已经成为基于性能抗震设计的关键。由于地震在时间和空间上是随机发生的，随着大量的震源信息、场地信息、断层类型以及地震发生时间等的逐渐丰富，为了探索地震发生和传播的物理机制，更深入挖掘地震动记录数据之间的相关性，需要采用大数据方法对地震动记录进行选取。
[0003]现有的分类方法主要依赖于震级、距离以及场地条件对地震动记录进行初选，需提前根据专家经验给定各类之间的界限，不能客观反映地震动记录本身的特性。
技术实现思路
[0004]为了克服传统初选方法只能考虑固定震级和距离分组的缺点，本专利技术提供了一种基于机器学习中的全局聚类算法对地震动记录进行聚类分析，深入挖掘地震动记录震级和距离的统计性质，通过考虑不同场地类别和不同...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于聚类分析的地震动记录选取方法，其特征在于：所述地震动记录选取方法包括如下步骤：步骤1：基于强震数据库选取地震动记录；步骤2：选取震级和震中距条带范围，给出每条地震动记录的具体地震信息；步骤3：根据模糊C
‑
均值聚类算法，将各个地震动记录震级和震中距的均值作为聚类中心，通过迭代过程反复修改聚类中心和数据隶属度，给出初步试算聚类分析结果；步骤4：引入模拟退火算法收敛到全局最优聚类分析；步骤5：根据震级和震中距进行聚类分析的基础上，再结合土层剪切波速和场地覆盖土层厚度，给出不同场地类别条件下各组地震动记录的反应谱曲线。2.根据权利要求1所述一种基于聚类分析的地震动记录选取方法，其特征在于：步骤3中具体包括如下步骤：步骤3
‑
1：采用C
‑
均值聚类算法，通过迭代过程把地震动记录划分到不同类别，在此基础上将模糊集概念引入其中，最后根据数据点的隶属度来确定某个聚类分组程度；步骤3
‑
2：假设样本空间X＝{x1,x2,
…
,x
n
}
T
，将地震动数据分为四类，各聚类中心为{c1,c2,c3,c4}，元素u
ij
表示第i个数据点属于第j类的隶属度，使得欧几里德距离的目标函数取得最小的函数值：式中，步骤3
‑...
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