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, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20250125
摘要
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摘要:
长周期地震动因具有丰富的低频成分而易使超高层建筑、大跨桥梁、大型生命线工程等长周期结构产生震害，根据形成机制与特征不同，可分为近场长周期地震动和远场长周期地震动两大类。目前对于长周期地震动的界定方法尚未有统一标准，现有方法多根据单一参数判定，无法表征长周期地震动的复杂特性，且缺少对不同类型长周期地震动的界定。鉴于此，本文从人工多角度提取特征和自动拾取时空联合特征两个角度，分别基于机器学习和深度学习搭建PCA-SVM模型和CNN-LSTM-Attention模型，实现了对近、远场长周期地震动的高效判别，在测试集上分别达到了96.57%和97.06%的准确率。结果表明，本文提出的两种分类模型对近、远场长周期地震动均有较好的判别效果，且相较于传统方法更具优越性，可为长周期地震动的识别与选取提供参考。
长周期地震动因具有丰富的低频成分而易使超高层建筑、大跨桥梁、大型生命线工程等长周期结构产生震害，根据形成机制与特征不同，可分为近场长周期地震动和远场长周期地震动两大类。目前对于长周期地震动的界定方法尚未有统一标准，现有方法多根据单一参数判定，无法表征长周期地震动的复杂特性，且缺少对不同类型长周期地震动的界定。鉴于此，本文从人工多角度提取特征和自动拾取时空联合特征两个角度，分别基于机器学习和深度学习搭建PCA-SVM模型和CNN-LSTM-Attention模型，实现了对近、远场长周期地震动的高效判别，在测试集上分别达到了96.57%和97.06%的准确率。结果表明，本文提出的两种分类模型对近、远场长周期地震动均有较好的判别效果，且相较于传统方法更具优越性，可为长周期地震动的识别与选取提供参考。
