基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法技术

基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法，包含以下步骤：一收集RC框架地震响应数据，建立特征变量数据集；二按RC框架倒塌与否标注样本，分为训练集与测试集；三应用最大熵原理，从训练集筛选代表性样本，优化训练集；四构建MED‑SVC模型，预测RC框架破坏状态（倒塌/未倒塌）；五用筛选样本训练MED‑SVC模型，调整参数优化性能；六利用训练好的模型预测测试集，结合MSA法拟合易损性曲线，进行性能评估；本发明专利技术通过解小规模矩阵逆，提升计算效率，相比传统方法，能更快地处理大量数据，提高模型训练与预测的速度，同时降低内存需求，使之适用于资源受限环境，保证了高精度与高效率的地震易损性评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及结构抗震，尤其涉及一种基于最大熵驱动支持向量机的rc框架地震易损性曲线预测方法。

技术介绍

1、结构的地震易损性分析可以预测不同地震强度作用下结构发生各级破坏的概率，其对结构的抗震设计、加固和维修决策的制定等方面具有重要的应用价值。传统易损性曲线研究中，例如《地震工程与工程振动》2012年第32卷第4期的“基于推覆分析的rc框架地震倒塌易损性预测”一文中，采用推覆分析方法来研究rc框架结构在地震中的倒塌风险。他们的工作通过模拟不同地震强度下的结构响应，评估了建筑的易损性，这对于理解结构在极端地震作用下的行为具有重要意义。尽管传统易损性曲线研究为建筑结构的地震安全性研究提供了宝贵数据和理论基础，但这些方法往往依赖大量的有限元计算，效率较低。因此，探索更高效的易损性曲线生成方法，特别是利用最新的机器学习技术，对于提升建筑结构地震风险评估的效率和精度有重要价值。

2、近年来，机器学习技术的引入为易损性曲线研究带来了新的发展机遇。《computers&structures》2019年第218期“on the application本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于：所述Step1中选取的特征变量共计二十一个，包含十二个RC框架设计变量和九个地震动信息变量。

3.根据权利要求2所述的基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于，所述十二个设计变量涵盖：层数、强度退化参数、梁宽、梁高、首层柱截面尺寸、标准层柱截面尺寸、首层柱纵筋配筋率、标准层柱纵筋配筋率、首层梁纵筋配筋率、中间层梁纵筋配筋率、顶层梁纵筋配筋率、一阶自...

【技术特征摘要】

1.基于最大熵驱动支持向量机的rc框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于最大熵驱动支持向量机的rc框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于：所述step1中选取的特征变量共计二十一个，包含十二个rc框架设计变量和九个地震动信息变量。

3.根据权利要求2所述的基于最大熵驱动支持向量机的rc框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于，所述十二个设计变量涵盖：层数、强度退化参数、梁宽、梁高、首层柱截面尺寸、标准层柱截面尺寸、首层柱纵筋配筋率、标准层柱纵筋配筋率、首层梁纵筋配筋率、中间层梁纵筋配筋率、顶层梁纵筋配筋率、一阶自振周期。

4.根据权利要求2所述的基于最大熵驱动支持向量机的rc框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于，所述九个地震动信息变量包含：pga、pgv、pgd、vs30、断层距离、5%~75%能量持时、5%~95%能量持时、震级、sa。

5.根据权利要求1所述的一种基于最大熵驱动支持向量机的rc框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于：所述st...

【专利技术属性】
技术研发人员：周宇，骆欢，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：