[发明专利]一种基于前馈神经网络的建筑震害预警方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于前馈神经网络的建筑震害预警方法与系统，包括步骤：(1)获取地震动矩阵A、初状态层间位移矩阵D_初；(2)将地震动矩阵A与初状态层间位移矩阵D_初初始状态矩阵融合得到输入数据I；(3)将输入数据I作为前馈神经网络的输入进行训练，输出层间变形矩阵U；将输出层间变形矩阵U与目标矩阵T进行拟合优度检验，当拟合精度大于预设阈值停止训练，得到训练好的前馈神经网络；(4)获取待测试的输入数据I′，将待测试的输入数据I′输入训练好的前馈神经网络获取输出层间变形矩阵U′；(5)选取层间变形矩阵U′中最大的值，与建筑结构临界值进行比较分析结果。本发明能够在短时间内作出地震对于建筑的损害情况分析。

技术领域

本发明涉及建筑震害预警监测领域，具体是涉及一种基于前馈神经网络的建筑震害预警方法与系统。

背景技术

相同地震对不同的建筑结构，造成的破坏程度有所不同，对震害的预警应根据建筑的实际情况进行预测。地震信号经多探测点采集，可以光速3×105km/s直接传递至建筑计算中心。以震中距100km为例，信号传输速度为3×10-4s，地震传递至建筑物时间为10～100s，即存在10～100s的时间差供对建筑物进行震害判定和预警疏散。对具有破坏性的地震，其持续时间较长，而传统有限元计算方法较慢，计算时间较长，剩余时间不足以在地震传递到建筑前进行预警和执行疏散等安全措施。

发明内容

发明目的：针对以上缺点，本发明提供一种基于前馈神经网络的建筑震害预警方法，能够根据建筑的实际情况在短时间内作出地震对于建筑的损害情况分析。本发明还提供一种基于前馈神经网络的建筑震害预警系统，能够快速分析出地震对于建筑的损害情况。

技术方案：为解决上述问题，本发明一种基于前馈神经网络的建筑震害预警方法，包括以下步骤：

(1)采集不同时刻的地震加速度信号，得到地震动矩阵A，A＝[a₁ …a_i… a_n]；采集不同时刻下不同楼层沿楼层长度方向的位移、沿楼层宽度方向的位移，得到层间位移矩阵D＝[D₁ … D_i … D_n]；根据层间位移矩阵D获得初状态层间位移矩阵D_初＝[D₀ … D_i-1 …D_n-1]；其中，a_i为第i时刻的地震加速度，a_n为第n时刻的地震加速度；D₀为初始时刻的层间位移矩阵，D_i表示第i时刻的的层间位移矩阵，D_n表示第n时刻的的层间位移矩阵；i＝1…n，n为大于1的自然数；

(2)将地震动矩阵A与初状态层间位移矩阵D_初初始状态矩阵融合得到输入数据

(3)将输入数据I作为前馈神经网络的输入进行训练，输出层间变形矩阵U；将输出层间变形矩阵U与目标矩阵T进行拟合优度检验，当拟合精度大于预设阈值停止训练，得到训练好的前馈神经网络；

(4)获取待测试的地震动矩阵A′，A′＝[a₁′...a_i′...a_n′]，a_i′为待测试的地震动矩阵A′中第i时刻的地震加速度，a_n′为待测试的地震动矩阵A′中第n时刻的地震加速度；根据待测试的地震动矩阵A′获取待测试的输入数据I′，将待测试的输入数据I′输入训练好的前馈神经网络获取输出层间变形矩阵U′；