文章目录

引言

1 漾濞序列地震动记录

2 基于机器学习的地震动特征提取和模拟方法

2.1 主成分分析法

2.2 模拟约束条件及求解算法

3 模拟结果

4 结论与讨论

文章摘要:随着地震动数据数量的增长和质量的提高,将基于数据驱动的机器学习方法应用到地震动模拟中有重要意义。以2021年5月21日云南漾濞M_S6.4地震为例,利用主成分析方法从前震及余震地震动记录中提取特征母波时程,将地震动三要素作为模拟误差约束,在求解母波的线性组合系数时使用多目标优化算法寻优,最终找到帕累托最优解作为模拟目标台站记录时的组合系数,得到模拟地震动时程。结果表明:主成分析法在对实际地震动记录进行特征提取后,得到的特征母波时程可以在一定程度上保留原始数据的主要信息;考虑幅值、频谱和持时这三要素的角度去控制模拟误差,可以使得模拟的地震动时程更加接近真实记录。提出的基于特征提取的地震动模拟方法可以为基于小震数据合成大震地震动提供参考。

文章关键词:

项目基金: 上一篇：地质学论文_一维时域非线性土层场地地震反应的
下一篇：没有了