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渭河断裂西段及其周边区域强地震动预测: 1; 作者张恩会赵伯明 +1 位作者张永奇张艺《地震工程学报》北大核心 2025年第5期1212-1220,共9页; 以渭河断裂西段及其周边区域为研究区,综合以往探测资料,建立震源模型和地下速度结构模型;采用统计学格林函数与三维有限差分相结合的复合计算方法,对渭河断裂的破裂过程进行模拟,得到研究区强地震动场分布结果。结果显示:当渭河断裂发... 展开更多; 关键词渭河断裂强地震动峰值加速度地震动预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

爆破震动速度峰值预测模型的比较和讨论被引量：6: 2; 作者高富强侯爱军杨小林《爆破》 CSCD 北大核心 2015年第2期17-21,共5页; 传统的爆破震动峰值质点速度(PPV)预测公式已不能适应现代爆破安全的要求。基于人工神经网络(ANN)原理,建立了结构为2-5-1的BP神经网络预测模型,以青藏铁路关角隧道爆破震动测试数据为样本,对人工神经网络模型和几种传统公式的爆破震动... 展开更多; 关键词爆破震动速度峰值预测人工神经网络传统预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

2022年1月8日青海门源6.9级地震机器学习地震预警震级估计与现地阈值报警的回溯验证被引量：6: 3; 作者宋晋东朱景宝 +4 位作者韦永祥刘艳琼何斌李继龙李山有《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2903-2919,共17页; 2022年1月8日1时45分青海省海北州门源县发生6.9级地震,周边地区普遍有感,并导致多条高铁线路临时停运.本文利用这次地震获取的大量烈度计加速度记录,基于正在进行系统研发的机器学习地震预警方法模块,对地震预警震级估计与现地阈值报... 展开更多; 关键词地震预警机器学习震级估计现地地震动速度峰值预测门源地震; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络模型的多层砖房震害预测方法被引量：15: 4; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于灰关联与人工神经网络综合评价模型的多层砖房震害预测被引量：7: 5; 作者汤皓陈国兴《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2006年第4期133-139,共7页; 结合几次大地震中多层砖房的实际震害资料,基于灰关联识别方法,解析了各影响因子对多层砖房抗震性能的影响程度。以反映结构抗震性能的各类物理参数作为输入数据,以给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率作为输出数据,采用8-6-5... 展开更多; 关键词灰关联分析 BP人工神经网络多层砖房震害预测地震动峰值加速度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名渭河断裂西段及其周边区域强地震动预测: 1; 作者张恩会赵伯明张永奇张艺; 机构陕西省地震局北京交通大学土木建筑工程学院; 出处《地震工程学报》北大核心 2025年第5期1212-1220,共9页; 基金地震科技星火计划项目(XH23037YA) 地震预测开放基金项目(XH24014D) 陕西省地震局“空天地一体化监测数据融合与平台建设创新团队”。; 文摘以渭河断裂西段及其周边区域为研究区,综合以往探测资料,建立震源模型和地下速度结构模型;采用统计学格林函数与三维有限差分相结合的复合计算方法,对渭河断裂的破裂过程进行模拟,得到研究区强地震动场分布结果。结果显示:当渭河断裂发生M_(S)7.0地震时,研究区大部分地区的强地震动场峰值加速度(PGA)大于200 gal,最高可达450~480 gal;峰值速度(PGV)高值区沿断层呈东西向展布,最大可达36 cm/s;峰值位移(PGD)围绕断层呈条状带分布,东强西弱,最高值可达约14.5 cm。研究区烈度基本在Ⅵ度以上,最高可达Ⅸ度。在震源区及其周边很大区域内,一定周期频带范围内的地震动水平超过了一般建设工程的设防水准,较大区域达到或超过50年超越概率2%的罕遇地震设防水准,可使建设工程发生区域性破坏。今后应加强研究区震害预测和抗震工作。; 关键词渭河断裂强地震动峰值加速度地震动预测; Keywords Weihe fault strong ground motion peak acceleration ground motion prediction; 分类号 P319.9 [天文地球—固体地球物理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名爆破震动速度峰值预测模型的比较和讨论被引量：6: 2; 作者高富强侯爱军杨小林; 机构洛阳理工学院土木工程系; 出处《爆破》 CSCD 北大核心 2015年第2期17-21,共5页; 基金国家自然基金项目(51204096) 河南省高等学校青年骨干教师资助计划(2013GGJS-188) +2 种基金 142102210569) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B130002); 文摘传统的爆破震动峰值质点速度(PPV)预测公式已不能适应现代爆破安全的要求。基于人工神经网络(ANN)原理,建立了结构为2-5-1的BP神经网络预测模型,以青藏铁路关角隧道爆破震动测试数据为样本,对人工神经网络模型和几种传统公式的爆破震动速度预测结果进行比较。通过对实测结果与预测结果相关性系数(COD)、平均绝对误差(MAE)和相对误差(RE)的分析,表明:在传统预测模型中USBM预测公式精度最高,而人工神经网络模型较传统模型更接近实际值。; 关键词爆破震动速度峰值预测人工神经网络传统预测模型; Keywords blasting vibration prediction of peek velocity artificial neural network conventional vibrationpredictors; 分类号 TD235.1 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2022年1月8日青海门源6.9级地震机器学习地震预警震级估计与现地阈值报警的回溯验证被引量：6: 3; 作者宋晋东朱景宝韦永祥刘艳琼何斌李继龙李山有; 机构中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室地震灾害防治应急管理部重点实验室福建省地震局中国地震台网中心; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2903-2919,共17页; 基金中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项(2016A03) 国家自然科学基金项目(U2039209和51408564) +3 种基金地震科技星火计划(XH22008B) 国家重点研发计划项目(2018YFC1504003)资助。; 文摘 2022年1月8日1时45分青海省海北州门源县发生6.9级地震,周边地区普遍有感,并导致多条高铁线路临时停运.本文利用这次地震获取的大量烈度计加速度记录,基于正在进行系统研发的机器学习地震预警方法模块,对地震预警震级估计与现地阈值报警进行了回溯验证.结果表明:在地震发生后3.1 s,震级估计为6.5级,且震级估计误差不受信噪比和震中距变化的影响,随着首台触发后时间的增加,震级估计逐渐接近实际震级.对于现地地震动速度峰值PGV(Peak Ground Velocity)预测,各个台站在P波到达后3 s时,预测PGV与观测PGV呈现1:1线性关系,随着P波到达后时间窗的增加,预测PGV逐步接近观测PGV,且PGV预测误差不受信噪比和震中距变化的影响.现地台站仪器烈度阈值设置为Ⅵ度时,报警成功、误报、漏报的百分比分别为99.53%、0%、0.47%,平均预警时间为19.62 s,且地震烈度Ⅵ度区内没有发生误报和漏报;现地台站仪器烈度阈值设置为Ⅶ度时,报警成功、误报、漏报的百分比分别为99.77%、0%、0.23%,平均预警时间为9.69 s,且地震烈度Ⅶ度区内没有发生误报和漏报.此次回溯验证结果表明:机器学习方法在这次地震中可以得到鲁棒的震级估计和现地阈值报警结果,并为该方法的在线测试以及中国地震预警系统升级提供可行性依据;其次,在这次地震事件中,烈度计可为预警提供额外的作用,这也为烈度计在未来地震预警的研究和应用中提供了更多的可能性.; 关键词地震预警机器学习震级估计现地地震动速度峰值预测门源地震; Keywords Earthquake early warning Machine learning Magnitude estimation On-site peak ground velocity prediction Menyuan earthquake; 分类号 P315 [天文地球—地震学]; 在线阅读下载PDF 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: 4; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于灰关联与人工神经网络综合评价模型的多层砖房震害预测被引量：7: 5; 作者汤皓陈国兴; 机构南京工业大学岩土工程研究所; 出处《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2006年第4期133-139,共7页; 文摘结合几次大地震中多层砖房的实际震害资料,基于灰关联识别方法,解析了各影响因子对多层砖房抗震性能的影响程度。以反映结构抗震性能的各类物理参数作为输入数据,以给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率作为输出数据,采用8-6-5层结构,建立了基于BP人工神经网络的非线性模型,并对震害样本进行了训练。结果表明:利用灰关联分析,可得出各因子对多层砖房抗震性能影响程度的大小排序,有利于实际的工程抗震设计;基于BP人工神经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,其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。; 关键词灰关联分析 BP人工神经网络多层砖房震害预测地震动峰值加速度; Keywords grey relation analysis BP neural network multistory masonry building seismic damage prediction ground motion peak acceleration; 分类号 P315.9 [天文地球—地震学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	渭河断裂西段及其周边区域强地震动预测	张恩会赵伯明张永奇张艺	《地震工程学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	爆破震动速度峰值预测模型的比较和讨论	高富强侯爱军杨小林	《爆破》 CSCD 北大核心	2015	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	2022年1月8日青海门源6.9级地震机器学习地震预警震级估计与现地阈值报警的回溯验证	宋晋东朱景宝韦永祥刘艳琼何斌李继龙李山有	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	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	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于灰关联与人工神经网络综合评价模型的多层砖房震害预测	汤皓陈国兴	《世界地震工程》 CSCD 北大核心	2006	7	在线阅读下载PDF 职称材料