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研究亮點

應用支持向量機回歸地震動預測模型

發(fā)布時間： 2023-02-27 點擊數(shù)量：2652
研究背景：
基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的地震動預測模型需要預設回歸的方程式，假定的方程式一般以參數(shù)化的物理模型為基礎進行構(gòu)建，這種構(gòu)建模型方法可以在數(shù)據(jù)有限的情況下提高預測方法的精度，但是通過預設方程式的方法往往限制有效預測復雜和未知的地震動強度的能力。并且參數(shù)化的預測方程簡化了物理過程，可能使得預測結(jié)果具有較大的不確定性。另外，隨著我國強震臺網(wǎng)的不斷建設，地震動數(shù)據(jù)量的顯著增加使得應用機器學習技術(shù)構(gòu)建地震動預測模型成為可能。
研究方法及結(jié)果：
1）選取中國川滇地區(qū)地震動數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的回歸分析的經(jīng)典方法不同，應用支持向量機回歸地震動預測模型，確定了該方法的控制參數(shù)。
2）與川滇地區(qū)的現(xiàn)有地震動衰減模型和NGA-West2模型進行比較，驗證了提出的基于機器學習算法的地震動預測模型合理性。
3）提出的模型能夠在給定震級和場地條件下很好地預測地震動峰值加速度和加速度反應譜值，并且從結(jié)果上來看具有很好的泛化能力和魯棒性。

該成果發(fā)表在國際期刊《Journal of Earthquake Engineering》（Jinjun Hu*, Hui Zhang. Support Vector Machine Method for Developing Ground Motion Models for Earthquakes in Western Part of China. Journal of Earthquake Engineering, https://doi.org/10.1080/13632469.2021.1884146（IF：3.99，*通訊作者）。

圖1 地震動數(shù)據(jù)分布 (a)地震的位置 (b)震源距和震級的關(guān)系
(c)震級的數(shù)目 (d)震源深度和震級的關(guān)系


圖2 對數(shù)據(jù)集應用高斯算法隨機切割分類為測試集和訓練集

圖3 應用支持向量機算法回歸預測模型測試集和訓練集的效果

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