基于大数据与随机森林的最不利地震动选取方法及系统技术方案

本发明专利技术属于地震测量相关技术领域，其公开了一种基于大数据与随机森林的最不利地震动选取方法及系统，方法包括：获得待测结构的DM，将IM与DM对应，并划分为训练集和测试集；将训练集划分为多份，进行交叉验证，将每一次交叉验证得到的预测值DM与真实值DM的相关系数平均值的最大值作为贝叶斯优化算法的目标函数；构建贝叶斯优化的采集函数和代理模型；预设多组随机森林超参数，采集函数采集随机森林超参数作为代理模型的输入进行迭代优化，获得最优随机森林超参数；将待定地震动依次输入训练完成的优化随机森林模型，将获得的DM进行排序，DM最大时对应的地震动即为目标地震动。本申请可以解决现有结构抗震分析中没有充分考虑地震动不确定性的缺点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地震测量相关，更具体地，涉及一种基于大数据与随机森林的最不利地震动选取方法及系统。

技术介绍

1、地震作用会对社会造成严重的人员伤亡和经济损失，为了确保结构安全性，土木工程中会使用非线性时程分析进行结构地震响应计算。在计算过程中需要选取地震动时程记录作为输入，并依据时程分析结果对结构进行评估。因此，使选取的地震记录具有更大的破坏势，更具有代表性，成为结构抗震领域一项重大的难题。

2、地震动记录选择方法起初采用基于设定地震和设定强度的方法，例如，给定地震动的震级、震中距、峰值等，在地震动记录数据库中直接进行筛选，这种方法计算得到的地震响应离散性大。为了考虑地震动的不确定性，现有技术提出最不利设计地震动，也即尽可能地选取较多地震动进行非线性时程计算，依据计算结果找到破坏势更大的地震动记录。

3、地震动强度参数(im)和地震动需求参数(dm)之间的关系可以反映地震动破坏势。地震动强度参数(im)可以简单地从地震动过程中取得，但地震动需求参数(dm)指标需要通过有限元方法进行非线性时程计算来获得，其存在计算时间过长、收敛困难等本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据与随机森林的最不利地震动选取方法，其特征在于，方法包括：

2.根据权利要求1所述的最不利地震动选取方法，其特征在于，步骤S1还包括对所述地震动强度参数IM进行降维。

3.根据权利要求1所述的最不利地震动选取方法，其特征在于，采用Pearson相关系数进行相关性分析，以实现对所述地震动强度参数IM的降维，Pearson相关系数计算公式为：

4.根据权利要求1～3任意一项所述的最不利地震动选取方法，其特征在于，步骤S1还包括对所述地震动强度参数IM与所述地震动需求参数DM进行归一化处理。

5.根据权利要求1所述的最不利地震动选...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据与随机森林的最不利地震动选取方法，其特征在于，方法包括：

2.根据权利要求1所述的最不利地震动选取方法，其特征在于，步骤s1还包括对所述地震动强度参数im进行降维。

3.根据权利要求1所述的最不利地震动选取方法，其特征在于，采用pearson相关系数进行相关性分析，以实现对所述地震动强度参数im的降维，pearson相关系数计算公式为：

4.根据权利要求1～3任意一项所述的最不利地震动选取方法，其特征在于，步骤s1还包括对所述地震动强度参数im与所述地震动需求参数dm进行归一化...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙晓鸿，古效朋，卢春德，马永涛，李宗霖，桂石海，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：