典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
孟思博;赵嘉玮;刘中宪
作者机构：
中国天津 300384 天津市土木建筑结构防护与加固重点实验室;中国天津 300384 天津城建大学土木工程学院;中国天津 300384 天津市软土特性与工程环境重点实验室
文献出处：
引用格式：
[1]孟思博;赵嘉玮;刘中宪-.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)[J].地震学报,2022(01):170-181
A类：
沉积河谷,地震波散射
B类：
谷地,地震动,放大效应,网络构建,地震响应,代理模型,求解方法,半圆形,入射波,介质属性,放大系数,神经网络算法,算法预测,算法计算,计算精度,参数敏感性分析,人工神经网络预测,神经网络预测模型,波频,介质密度,密度比,地震作用,场地效应,预测和评估,差分进化算法
AB值：
0.202921
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