基于BP神经网络的地震动放大系数预测方法及提示系统技术方案

一种基于BP神经网络的地震动放大系数预测方法及提示系统，包括：确定地形主要标签，按不同标签收集真实地形条件下地震加速度时程曲线，构建实测数据库，并利用仿真技术，变化地形参数，获得扩展数据，构建仿真数据库；建立BP神经网络模型，确定初始化模型，并基于数据库中样本数据执行神经网络训练，待模型精度满足要求后，保存训练结果；模型输出及数据预测，将待测地形的数据输入系统中，输出不同地形下的地震动放大系数，实现对地震动放大系数的预测。本发明专利技术不仅可以通过大量学习地震记录和地形地质参数之间的非线性关系，实现地震动放大系数的准确预测，为抗震设计提供可靠的依据，而且能够为山地区域的抗震设计提供理论支持和信息提示。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地震工程和抗震设计，尤其涉及一种基于bp神经网络的地震动放大系数预测方法及提示系统。

技术介绍

1、我国山区分布广泛，占总面积的69.1%，包括喜马拉雅山脉、昆仑山脉、秦岭山脉、大别山系等，可谓土地资源丰富。但同时，我国地处环太平洋地震带和欧亚地震带的交汇处，是地震频发的国家之一。近年来，地震活动更是频繁。根据现有研究显示，当地震发生在山区时，凹凸起伏的地形会加剧地震的破坏程度，即地震动地形效应。为确保山区建筑的安全可靠，我国抗震设计中采用地震动放大系数来考虑这种现象。

2、地震动放大系数的确定涉及到许多复杂的因素，包括地震波传播、地形特征、岩土条件和建筑结构等。这使得地震动放大系数的研究变得相当复杂。目前，常见方法主要包括：

3、（1）地震动观测方法：这种方法可以直接观测到实际地震动地形效应的情况，具有较高的可靠性。然而，地震动观测方法受观测点的布设和地震事件的限制，观测范围有限，不能提供全面的地震动地形效应分布信息。

4、（2）试验模拟方法：这种方法可以控制实验条件，获取精确的地震动地形效应数据。然而，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于BP神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，所述基于BP神经网络的地震动放大系数预测方法，包括：

2.如权利要求1所述基于BP神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，在步骤S1中，构建实测数据库的方法，进一步包括：

3.如权利要求2所述基于BP神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，在步骤S1中，构建仿真数据库的方法，进一步包括：

4.如权利要求1所述基于BP神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，在步骤S2中，获得训练后的优化BP神经网络模型，进一步包括：

5.如权利要求1所述基于BP神经网络的地震动放...

【技术特征摘要】

1.一种基于bp神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，所述基于bp神经网络的地震动放大系数预测方法，包括：

2.如权利要求1所述基于bp神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，在步骤s1中，构建实测数据库的方法，进一步包括：

3.如权利要求2所述基于bp神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，在步骤s1中，构建仿真数据库的方法，进一步包括：

4.如权利要求1所述基于bp神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，在步骤s2中，获得训练后的优化bp神经网络模型，进一步包括：

5.如权利要求1所述基于bp神经网络的地震动放大系数预测方法，其特征在于，在步骤s3中，预测不同地形条件下地...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗麒锐，赵仕兴，熊峰，吴启红，夏静，周巧玲，钟紫勤，尧禹，
申请(专利权)人：四川省建筑设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：