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基于BP神经网络模型的多层砖房震害预测方法
被引量:
15
1
作者
汤皓
陈国兴
李方明
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2006年第4期141-146,共6页
针对传统的基于地震烈度的建筑物震害预测方法的不足,本文以地震动峰值加速度作为建筑物震害预测的地震动指标,结合几次大地震中多层砖房的震害实例,提出了一种基于BP神经网络模型的建筑物震害预测方法,模型的输入为反映结构抗震性能的...
针对传统的基于地震烈度的建筑物震害预测方法的不足,本文以地震动峰值加速度作为建筑物震害预测的地震动指标,结合几次大地震中多层砖房的震害实例,提出了一种基于BP神经网络模型的建筑物震害预测方法,模型的输入为反映结构抗震性能的各类物理参数,输出为给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率。研究表明:基于BP网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,本文的思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。
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关键词
多层砖房
震害预测
BP神经网络
地震动峰值加速度
结构易损性
易损性矩阵
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职称材料
题名
基于BP神经网络模型的多层砖房震害预测方法
被引量:
15
1
作者
汤皓
陈国兴
李方明
机构
南京工业大学岩土工程研究所
出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2006年第4期141-146,共6页
基金
江苏省六大人材高峰项目(2006)
文摘
针对传统的基于地震烈度的建筑物震害预测方法的不足,本文以地震动峰值加速度作为建筑物震害预测的地震动指标,结合几次大地震中多层砖房的震害实例,提出了一种基于BP神经网络模型的建筑物震害预测方法,模型的输入为反映结构抗震性能的各类物理参数,输出为给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率。研究表明:基于BP网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,本文的思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。
关键词
多层砖房
震害预测
BP神经网络
地震动峰值加速度
结构易损性
易损性矩阵
Keywords
multistory masonry building
seismic damage prediction
BP neural network
ground motion peak acceleration
structure vulnerability
vulnerability matrix
分类号
P315.749.1 [天文地球—地震学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络模型的多层砖房震害预测方法
汤皓
陈国兴
李方明
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2006
15
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