[发明专利]基于二阶神经元深度神经网络的地震动峰值加速度预测方法有效
| 申请号： | 202010053228.2 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111257934B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 籍多发;翟长海;李晨曦;温卫平 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于二阶神经元深度神经网络的地震动峰值加速度预测方法，本发明属于地震工程领域，它为了解决地震动预测的精度低的技术问题。地震动峰值加速度预测方法：一、在数据集中挑选出震级、投影距、剪切波速、地区、覆盖层厚度、断层类型和周期作为输入参数，相对应的地震动峰值加速度为目标参数；二、建立包含三个隐藏层的深度神经网络，神经元均为二阶元，采用双曲正切函数为激活函数，采用均方误差函数和Adam自适应优化函数进行反向传播，以平均绝对误差函数为评价函数；三、深度神经网络模型训练；四、峰值加速度预测。本发明采用一个多输入结构、二阶神经元网络，既能提高预测地震动峰值加速度的精度，又能保证深度神经网络模型的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经元 深度 神经网络 震动 峰值 加速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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