基于差分进化-人工神经网络的沉积河谷地震动放大效应预测模型

孟思博; 赵嘉玮; 刘中宪

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基于差分进化-人工神经网络的沉积河谷地震动放大效应预测模型

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探讨了基于差分进化-人工神经网络构建沉积河谷地震响应代理模型的可行性.首先建立沉积河谷对地震波散射的求解方法,以半圆形、V形沉积河谷为例,以入射波条件、沉积内外介质属性、场地形状为特征参数,以沉积河谷地震动放大系数为预测目标参数,构建数据集;其次,建立沉积河谷地震动放大效应人工神经网络、差分进化-人工神经网络算法预测模型,对比两种算法计算精度和稳定性,并进行了特征参数敏感性分析.结果表明:人工神经网络能较好地预测沉积河谷地震动放大效应,使差分进化-人工神经网络预测模型的精度和稳定性显著提高;入射波频率是影响沉积河谷地震动放大系数的主要原因,沉积内外介质密度比的影响较小.本研究结论可对地震作用下更为复杂的局部场地效应预测和评估提供参考.

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来源
《地震学报》 |2022年第1期|170-181|共12页
作者
孟思博; 赵嘉玮; 刘中宪;
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作者单位

天津市土木建筑结构防护与加固重点实验室;

天津城建大学土木工程学院;

天津市软土特性与工程环境重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类 P315.31;
关键词
场地效应; 沉积河谷; 人工神经网络; 差分进化算法; 敏感性分析;

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