基于概率神经网络的地铁车站易损性分析.pdf

《基于概率神经网络的地铁车站易损性分析》是一篇探讨如何运用深度学习技术来评估地铁车站地震易损性的学术论文。文章指出，传统的地震响应概率模型通常假设地震动强度指标与结构地震响应在对数空间中呈线性关系，但这种假设在实际中可能过于简化，无法精确反映复杂系统的非线性行为。 论文采用了主成分分析（PCA）对地震强度指标进行正交化和降维处理，以减少数据的复杂性和提高模型的计算效率。接着，作者利用反向传播（BP）神经网络构建趋势模型，该模型能够预测结构在地震中的响应，从而克服传统模型的局限性，更好地捕捉结构响应的非线性变化特征。 此外，论文还引入了概率神经网络来建立误差模型，这个误差模型用于描述统计趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的差异。概率神经网络的使用允许模型对残差的方差非齐次特性进行更精确的描述，进一步提高了模型的准确性。 论文以上海市的一个典型两层三跨地铁车站为例，通过计算得到了车站的易损性曲线。研究结果显示，基于深度学习建立的趋势模型能有效地模拟地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化，而误差模型则准确反映了预测值残差的方差非齐次特征。 这篇论文的重要意义在于，它提供了更精确的方法来评估城市关键基础设施——地铁车站的地震易损性，这对于城市防灾减灾规划和抗震设计具有重要指导价值。通过对地铁车站的易损性进行科学评估，可以为城市抗震韧性提升提供依据，确保在地震发生时，地铁系统能够维持基本功能，减少人员伤亡和经济损失。 这篇论文深入探讨了概率神经网络在地铁车站地震易损性分析中的应用，为相关领域的研究提供了新的理论和技术支持。通过将深度学习方法与传统地震工程学相结合，有望推动结构工程领域在地震风险评估方面的进步。