给定地震场景下的随机地震动降维模拟OA北大核心CSTPCD
Dimension-reduction Simulation of Stochastic Ground Motion under Predefined Earthquake Scenarios
建立了一种可根据地震场景预测和模拟随机地震动加速度过程的降维模型.首先,挑选了1 766条实测强震记录,根据断层类型和场地类别进行了分组,并识别了各组地震动的演变功率谱参数;然后,基于地震场景参数和演变功率谱参数,训练了两者的高斯过程回归模型(GPRM),并采用K-fold交叉验证法,验证GPRM预测的有效性和精确性;最后,基于非平稳随机过程的谱表示法,通过引入随机函数的降维思想,实现了在给定地震场景下的随机地震动降维模拟.数值算例表明,预测的样…查看全部>>
Based on the earthquake scenarios,a dimension-reduction model capable of predicting and simulating the stochastic ground motion acceleration process was developed.Firstly,1766 strong mo-tion records were selected and grouped according to fault types and site classification.Parameters of evolutionary power spectrum(EPS)for each group were identified.Secondly,based on the parameters for earthquake scenarios and the EPS,a Gaussian process regression model(GPRM)…查看全部>>
阮鑫鑫;范颖霏;刘章军;姜云木
信阳师范大学建筑与土木工程学院,河南 信阳 464000||武汉工程大学土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430074武汉工程大学土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430074武汉工程大学土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430074大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,辽宁 大连 116024
地球科学
实测地震动记录地震场景参数识别高斯过程回归非平稳地震动过程降维模拟
measured ground motion recordsearthquake scenarioparameter identificationGaussian process regressionnonstationary ground motion processdimension-reduction simulation
《防灾减灾工程学报》 2024 (2)
353-361,9
国家自然科学基金项目(51978543,51778343)、湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2020010)资助
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