图1 地震动加速度时程及其“照片”(小波时频图)
00
太长不看版本
01
问题的引入
(1) 基于CNN和无人机的破坏力快速评估方法(论文:基于无人机与深度学习的建筑震害评估方法)
(2) 基于半监督学习的城市建筑物属性确定方法(论文:这栋楼是什么结构的,元芳,你怎么看?)
(3) 基于长短时记忆神经网络(LSTM)的应急震害评估方法(论文:如何将地震破坏力评估加速1500倍?)
(4) 基于多元地震动强度指标和机器学习的指标比选与震害评估方法(论文:基于机器学习方法的多元地震动强度指标比选与实时震害预测)
02
方法框架
(1) 地震动选择、预处理及结构建模
(2) 震害指标计算与获取
(3) 训练与测试CNN
(4) 应急震害预测
(a) 本文方法框架
(b) CNN网络基本架构示意图
图2 方法框架与CNN网络基本架构
03
数据预处理
(1) 调幅:对加速度时程乘以1.0、2.0、3.0和4.0的放大系数,完成地震动调幅。该步预处理旨在针对天然地震动中强震比例较低的现象,提升强破坏力地震动比例,使地震动数据库相对更为均衡。
(2) 持时调整:截取PGA出现时刻前后30s的地震动峰值区段,舍弃其余区段。该步骤是为了保证所有输入CNN的小波时频图的尺寸及其语义(即图像中每个像素点所代表的时域步长与频域区段大小)的一致性。
(3) 小波时频图绘制:基于上述截取的地震动区段,开展小波变换(采用Complex Gaussian Wavelet 8小波,如图3(a)所示),得到小波系数、绘制小波时频图,并裁切掉小波时频图的标题、坐标轴部分(在所有图像中,这些部分是完全一致的,因此不能提供任何有意义的信息),仅保留有实际意义的部分(如图3(b)所示)。
(a) 所用小波(Complex Gaussian Wavelet)
(b) 裁剪后小波时频图
图3 小波时频图的生成与裁剪
04
案例分析
05
结论
---End---
徐永嘉
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