一种基于人工神经网络的边坡地震滑移预测方法及系统

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于人工神经网络的边坡地震滑移预测方法及系统，旨在利用大量的地震波和Newmark滑块分析，构建由地震动谱加速度和边坡屈服加速度预测边坡永久位移的显式表达式。本发明首先构建位移预测网络模型；然后从地震动数据库NGA‑West2中挑选地震波并计算不同条件下边坡的永久位移；耦合早停技术和5折交叉验证技术选择最优的模型超参数；接着为位移预测网络模型配备最优超参数，进行最终训练并评估位移预测网络模型性能；最后在给定地震工况和边坡条件下预测永久位移。基于该方法，本发明发展并公开了三个具有较好准确性、普适性与实用性的边坡地震滑移预测模型，对地震作用下的边坡稳定性评价和抗震设计具有显著的指导意义。

基本信息

专利标题：

一种基于人工神经网络的边坡地震滑移预测方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114330101A

申请号：

CN202111453559.6

公开（公告）日：

2022-04-12

申请日：

2021-12-01

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

李典庆王茂鑫杜文琪曹子君

申请人：

武汉大学

申请人地址：

湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

代理机构：

武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

肖明洲

优先权：

CN202111453559.6

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G01V1/30

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-04-29 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211201

2022-04-12 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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