CN111458748B - 基于三层数据集神经网络的性能地震动危险性分析方法 - Google Patents

基于三层数据集神经网络的性能地震动危险性分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种抗震技术分析方法，本发明的基于三层数据集神经网络的性能地震动危险性分析方法，包括以下步骤：(1)地震动数据采集与数据噪声去除；(2)数据特征参数提取与初始化处理；(3)训练集、区间集、测试集生成；(4)基于训练集，训练多层神经网络；(5)基于区间集，训练神经网络输出值，并计算输出值相对误差的均值和标准差；(6)基于测试集，训练神经网络确定输出值，基于区间置信度，计算震级区间；(7)概率地震危险性分析，确定性能地震的年超越概率和重现期；(8)基于性能地震动和一致概率，确定达到性能地震动的震级和震中距。采用新的神经网络训练方法，预测地震动衰减关系，提升了衰减关系适用的广泛性和韧性。

Description

基于三层数据集神经网络的性能地震动危险性分析方法
技术领域
本发明涉及一种抗震技术分析方法，尤其涉及一种基于神经网络的地震危险性分析方法。
背景技术
地震“时间、空间、强度”是地震危险性分析技术的三个核心问题。1968年Cornell提出了概率地震危险性方法，震级-频数函数关系反映了地震震级强度的分布需求；泊松分布反映了随时间变化地震发生的概率；潜在震源区内各点地震均匀分布反映了地震空间分布需求。为了修正潜在震源区均匀分布假定的近似性，1990年《中国地震烈度区划图》提出综合概率地震危险性方法，将潜在震源区按二级构造，2015年《中国地震动参数区划图》，将潜在震源区按三级构造。
地震危险性分析主要包括确定危险性分析和概率地震危险性分析。确定危险性分析基于地震地质、地震活动性、历史最大地震等的考量，给出地震事件的确定性估计。虽然工程意义明确、表达形式简单直观，但未来地震时间、空间、强度的不确定性，无法客观地量化表达。概率地震危险性分析是特定区域在未来一定设计基准期内地震参数(烈度、加速度、速度、反应谱等)超过某一给定值的概率分析方法，未来地震时间、空间、强度不确定性给出了量化的概率指标。主要包括三种方法：一是经验统计法；二是基于震源谱的随机振动法；三是基于经验格林函数的地震学方法。地震危险性分析方法虽已经应用于实际工程，但仍然存在很多技术难点需要改进：小区域的G-R关系b值幂律形式的合理性；基于地震带的活动性确定潜在震源区活动性和潜在震源区空间分布函数的客观性；概率地震危险性分析在大尺度时间序列上预测结果的超真实性；经验统计法存在区域适用的局限性；基于震源谱的随机振动法和基于经验格林函数的地震学方法，复杂地震理论计算模型的不确定性等。因此，直接基于实际地震参数记录的大数据驱动地震危险性预测，提升地震危险性分析的效果，是地震危险性分析的一项新技术。
在基于神经网络的深度学习方面，目前训练的结构模型有二种，一是训练集+测试集；二是训练集+验证集+测试集。第二种方法验证集的作用是在验证集里修正、改进训练集的神经网络模型，从这个意义上讲，这二种方法本质是一致的。但当数据量较少，在测试集里会出现无法通过的难题。现实中采用最多的方法是通过测试误差来评价学习方法的泛化能力。但这种评价是依赖于测试数据集的，因为测试数据集是有限的，很有可能由此得到的评价结果是不可靠的。因此，如何改变训练结构模型，提升神经网络深度学习的鲁棒性，也是机器学习的一项重要技术。
在地震危险性分析方法方面，目前已有的方法是从地震发生的危险性出发确定地震参数的，即从地震发生的始点考虑问题的。而基于性能(性态)的抗震设计是从结构地震中的性能(性态)考虑的，即从地震发生导致的结构行为结果考虑问题。现有文献和专利都已有提出了基于性能水准的抗震设计方法，但是，没有性能地震动的危险性分析方法。
地震动衰减关系影响地震危险性分析结果最为显著和敏感。目前地震动衰减关系受表达形式的制约，仅有地震动(含烈度)、震级和震中距三参数，难以全面体现地震复杂性，仅适用区域地震动衰减模拟。
发明内容
本发明的技术效果能够克服上述缺陷，提供一种基于三层数据集神经网络的性能地震动危险性分析方法，本方法利用地震记录的大数据，多参数输入神经网络，并采用新的神经网络训练方法，预测地震动衰减关系，提升了衰减关系适用的广泛性和韧性。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：其包括以下步骤：
(1)地震动数据采集与数据噪声去除；
(2)数据特征参数提取与初始化处理；
(3)训练集、区间集、测试集生成；
(4)基于训练集，训练多层神经网络；
(5)基于区间集，训练神经网络输出值，并计算输出值相对误差的均值和标准差；
(6)基于测试集，训练神经网络确定输出值，基于区间置信度，计算震级区间；
(7)概率地震危险性分析，确定性能地震的年超越概率和重现期；
(8)基于性能地震动和一致概率，确定达到性能地震动的震级和震中距。
目前地震记录尚未达到百万级、千万级的大数据，采用已有神经网络深度学习，预测地震动衰减关系，在测试集里可能会出现无法通过的难题，为了解决这一不足，本专利采用训练集+区间集+测试集的训练结构模型，区别于现有的训练结构模型，提升了神经网络深度学习的鲁棒性。目前尚未有基于性能地震动的危险性分析方法，为了解决这一不足，本专利采用基于三层数据集深度神经网络预测地震动衰减关系，采用概率地震危险性分析方法，预测性能地震动的年超越概率和重现期，基于性能地震动和一致概率，确定设定地震的震级和震中距。
附图说明
图1为本方法的流程示意图；
图2性能地震动-超越概率的地震危险性曲线；
图3性能地震动超越概率的确定方法；
图4一致超越概率确定性能地震动的设定地震震级。
具体实施方式
本发明的基于三层数据集神经网络的性能地震动危险性分析方法，包括以下步骤(见图1所示)：
1、地震动数据采集与数据噪声去除：收集大量的地面运动记录(包括地面运动的加速度、速度以及位移)，进行基线校正和带通滤波等清洗工作，统一地面运动记录数据格式。
2、数据特征参数提取与初始化处理：从地面运动记录中提取神经网络的输入特征参数x，进行相关性检验和数据初始化。
特征参数分别是：性能地震动对数LnY、震级M、震源距R、震源深度H、断层类型标记F、断层倾角θ1、断层走向θ2、断层倾向θ3、滑动角θ4，记录经度θ0X、维度θ0Y、场地V30。
进行特征参数x的相关性检验，计算两两特征的信息增益Gain(A,B)＝H(A)-H(A|B)，A为特征参数，Gain(A,B)为信息增益在得知特征参数A一定的情况下，逾期概率B不确定性的减少程度，H(A/B)为特征参数x被固定时的条件熵。保证10％以下的相关程度，若大于10％，考虑去除相应特征，形成新的数据表，最终特征参数为x。
对最终特征x初始化处理，以MinMaxScaler算法为例，将所有特征缩放到0和1之间，转换函数为：
Figure BDA0002431052700000041
式中，xi min为数据集中特征参数xi的最小值，xi max数据集中特征参数xi的最大值。
将震级M作为数据列表的最后一列，按震级M由小到大的顺序排列，建立新的输入列表。
3、训练集、区间集、测试集采用的数据分别按总数据量的60％、20％、20％比例分配。
4、在训练集内，训练多层神经网络MLP，训练方法为常规的神经网络训练方法。
①按照输入层、隐藏层和输出层，按照前馈BP算法，架构多层神经网络MLP。以Python开发的MLP神经网络为例，通过调用Scikit-Learn机器学习库中的MLPClassfier()函数，传入外部参数hidden_layer_sizes(隐藏层尺寸)、activation(激活函数)、slover(优化器)、alpha(正则化参数)、max_iter(迭代深度)等，实现对神经网络对象的架构。确定自定义的上述参数的全部或部分，分别进行取值列表的给定，如activation：{‘identity’，‘logistic’，‘tanh’，‘relu’}，构建交叉验证的网格搜索对象，将训练集转换为PythonNumpy运算库中的ndarray对象，输入至网格搜索对象，确定模型最佳参数组合。
②依据上一步骤给出最佳参数组合，定义多层神经网络MLP，将训练集标签的ndarray对象输入网络，计算当前神经网络输出值与该条数据标签的差值，基于BP算法，将误差函数后反馈至每层每一个节点上计算梯度，逐步更新每个节点的权重与偏置值，训练多层神经网络MLP。
5、在区间集内，基于训练神经网络输出震级，计算区间集输出值相对误差的均值和标准差。
将区间集的数据输入至步骤(4)训练好的神经网络中，获取每一条数据的输出M′h *，与真实数据Mh进行对比，计算每条输出数据的相对误差
Figure BDA0002431052700000051
计算区间集输出值相对误差的均值μ和标准差ε。
6、在测试集内，基于训练神经网络输出震级
Figure BDA0002431052700000057
根据区间置信度计算震级区间。
将测试集的数据输入至步骤(4)训练好的神经网络中，获取每一条数据的输出
Figure BDA0002431052700000058
并基于步骤(5)得出的相对误差的均值μ和标准差ε，计算其与真实标签Mh的相对误差ΔM，将Mh表示为
Figure BDA0002431052700000052
设定置信度95％，以验证集中95％Mh落在区间
Figure BDA0002431052700000053
为原则，计算验证集中满足置信度要求的最小l值，则
Figure BDA0002431052700000054
满足置信度要求的震级区间，
Figure BDA0002431052700000055
和
Figure BDA0002431052700000056
分别是震级区间的最小震级和最大震级。
7、概率地震危险性分析，确定性能地震的年超越概率和重现期。
①确定场地建筑物达到性能地震动Y，具体方法可参见本发明人前期已经授权或公开的发明专利。
②按照《中国地震动参数区划图GB18306-2015》三级划分原则，确定潜在震源区。
③确定潜在震源区内起算震级M0、震级上限Muz，从起算震级M0到震级上限Muz，确定n个震级档Mj(j＝1,2,……，n)。
④依据G-R震级频度关系公式lgN＝a-bM，根据实际地震震级M、频度N进行统计，确定a和b值，令中间参数β＝b ln 10，计算潜在震源区起算震级及以上的年发生率v0。
⑤根据确定的达到性能水准的地震动Y和潜在震源区的震源距R，采用步骤(6)验证通过达到性能地震动Y的M* Yhmin和M* Yhmax,按照震级档为0.1的步长，从M* Yhmin到M* Yhmax可获得达到性能地震动Y的q个M* Yhp，其中M* Yhmin为性能地震动Y对应的最小震级值，M* Yhmax为性能地震动Y对应的最大震级值。
⑥任意一个潜在震源区k内，Mimin和Mimax分别是Mi震级档内最小值和最大值，
Figure BDA0002431052700000061
确定第k个潜在震源区内，超过
Figure BDA0002431052700000062
的地震发生率
Figure BDA0002431052700000063
式中，Sa为地震动参数，可以是加速度、速度、反应谱等；v0为潜在震源区的地震年平均发生率；
Figure BDA0002431052700000064
为潜在震源区k、震级分档Mj的空间分布系数，根据地震活动特征因子、区划图发生率因子、地震构造条件因子、地震活动度因子、网格活动性因子、大震发生率因子、中长期危险性因子、离逝时间因子等确定。
⑦潜在震源区k在t年内场地发生达到性能水准的地震超越概率为：
Ptk(Sa≥Y|M,R)＝1-e-vt (2)
⑧场地有m个潜在震源区，场地t年内发生达到性能水准的超越概率：
Figure BDA0002431052700000065
⑨场地t年内发生达到性能水准的重现期：
Figure BDA0002431052700000066
绘制q条性能地震动-超越概率的地震危险性曲线，见图2。
8、基于性能地震动和一致概率，确定设定震级和震中距
①挑选任一条地震动—超越概率的地震危险性曲线Yhp，根据性能地震动Yi，确定相应的超越概率，见图3；依据一致超越概率，确定达到性能地震动Yi的设定地震震级Mi，见图4。
②将m个潜在震源区划分为等间距微小震源区，场点到m个潜在震源区的微小震源区会有相应数量的震中距Ri。
③取历遍Ri的方法，将Yi、Ri等参数带回已训练好的深度神经网络，计算
Figure BDA0002431052700000071
筛选具有一致超越概率，且达到性能地震动Yi的设定地震震中距Ri，
其中，Ri的筛选规则：
1)任意潜在震源区内Mimin≤Mi≤Mimax；
Figure BDA0002431052700000072
3)Ri在相应的震源区内；
确定了达到性能地震动Yi,且一致概率的设定地震的震级Mi和震中距Ri。
本专利采用数据驱动，深度神经网络构建地震动的衰减关系；采用概率地震危险性分析方法，预测性能地震动的年超越概率和重现期；基于性能地震动和一致概率，确定设定地震的震级和震中距。
需要指出，本专利的深度神经网络的本质是地震动的衰减关系，传统采用统计分析也会得到地震动的衰减关系，且给出误差范围。按照本专利步骤(7)和步骤(8)进行性能地震动危险性分析方法，同样，得到达到性能地震动的超越概率、重现期和相应设定地震的震级、震中距，不赘述。

Claims (6)

1.一种基于三层数据集神经网络的性能地震动危险性分析方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)地震动数据采集与数据噪声去除；
(2)数据特征参数提取与初始化处理；
(3)训练集、区间集、测试集生成；
(4)基于训练集，训练多层神经网络；
(5)基于区间集，训练神经网络输出值，并计算输出值相对误差的均值和标准差，该步骤中，将区间集的数据输入至步骤(4)训练好的神经网络中，获取每一条数据的输出
Figure FDA0002898419530000011
与真实数据Mh进行对比，计算每条输出数据的相对误差
Figure FDA0002898419530000012
计算区间集输出值相对误差的均值μ和标准差ε；
(6)基于测试集，训练神经网络确定输出值，基于区间置信度，计算震级区间，该步骤中，将测试集的数据输入至步骤(4)训练好的神经网络中，获取每一条数据的输出
Figure FDA0002898419530000013
并基于步骤(5)得出的相对误差的均值μ和标准差ε，计算其与真实数据Mh的相对误差ΔM，将Mh表示为
Figure FDA0002898419530000014
设定置信度95％，以验证集中95％Mh落在区间
Figure FDA0002898419530000015
为原则，计算测试集中满足置信度要求的最小l值，则
Figure FDA0002898419530000016
满足置信度要求的震级区间，令
Figure FDA0002898419530000017
其分别是震级区间的最小震级和最大震级；
(7)概率地震危险性分析，确定性能地震动的年超越概率和重现期，其包括以下步骤：
(7.1)确定场地建筑物达到性能地震动Y；
(7.2)按照三级划分原则，确定潜在震源区；
(7.3)确定潜在震源区内起算震级M0、震级上限Muz，从起算震级M0到震级上限Muz，确定n个震级档Mj，其中j＝1,2,……，n；
(7.4)依据G-R震级频度关系公式lgN＝a-bM，根据实际地震震级M、频度N进行统计，确定a和b值，令中间参数β＝b ln10，统计潜在震源区起算震级及以上的年发生率v0；
(7.5)根据确定的达到性能水准的地震动Y和潜在震源区的震源距R，采用步骤(6)验证通过达到性能地震动Y的M* Yhmin和M* Yhmax,按照震级档为0.1的步长，从M* Yhmin到M* Yhmax可获得达到性能地震动Y的q个M* Yhp，其中M* Yhmin为性能地震动Y对应的最小震级值，M* Yhmax为性能地震动Y对应的最大震级值；
(7.6)任意一个潜在震源区k内，Mimin和Mimax分别是震级Mi档内最小值和最大值，
Figure FDA0002898419530000021
确定第k个潜在震源区内，超过性能地震动Y的地震发生率
Figure FDA0002898419530000022
式中，Sα为地震动参数，是加速度、速度、反应谱；v0为潜在震源区的地震年平均发生率；
Figure FDA0002898419530000023
为潜在震源区k、震级分档Mj的空间分布系数，根据地震活动特征因子、区划图发生率因子、地震构造条件因子、地震活动度因子、网格活动性因子、大震发生率因子、中长期危险性因子、离逝时间因子确定；
(7.7)潜在震源区k在t年内场地发生达到性能水准的地震超越概率为：
Ptk(Sa≥Y|M,R)＝1-e-vt；
(7.8)场地有m个潜在震源区，场地t年内发生达到性能水准的超越概率：
Figure FDA0002898419530000024
(7.9)场地t年内发生达到性能水准的重现期：
Figure FDA0002898419530000025
绘制q条性能地震动—超越概率的地震危险性曲线；
(8)基于性能地震动和一致概率，确定达到性能地震动的震级和震中距，其包括以下步骤：
(8.1)挑选任一条地震动—超越概率的地震危险性曲线，根据任意一个性能地震动Yi，确定相应的超越概率；依据一致超越概率，确定达到性能地震动Yi的设定地震震级Mi；
(8.2)将m个潜在震源区划分为等间距微小震源区，场点到m个潜在震源区的微小震源区会有相应数量的震中距Ri；
(8.3)采取历遍Ri的方法，将Yi、Ri参数带回已训练好的深度神经网络，计算
Figure FDA0002898419530000031
筛选具有一致超越概率，且达到性能地震动Yi的设定地震震中距Ri，其中，Ri的筛选规则：
1)任意潜在震源区内Mimin≤Mi≤Mimax；
2)
Figure FDA0002898419530000032
3)Ri在相应的震源区内；
确定了达到性能地震动Yi,且一致概率的设定地震的震级Mi和震中距Ri。
2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述的步骤(1)中地震动数据包括地面运动的加速度、速度以及位移。
3.根据权利要求1或2所述的分析方法，其特征在于，所述的步骤(2)中特征参数分别为：性能地震动对数LnY、震级M、震源距R、震源深度H、断层类型标记F、断层倾角θ1、断层走向θ2、断层倾向θ3、滑动角θ4、记录经度θ0X、维度θ0Y、场地V30。
4.根据权利要求3所述的分析方法，其特征在于，对上述特征参数进行相关性检验，计算两两特征的信息增益Gain(A,B)＝H(A)-H(A|B)，其中A为特征参数，Gain(A,B)为信息增益在得知特征参数A的条件下，逾期概率B不确定性的减少程度，H(A/B)为特征参数被固定时的条件熵；保证10％以下的相关程度，若大于10％，去除相应特征参数，形成新数据表，最终特征参数为x。
5.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于，对最终特征参数x初始化处理，将所有最终特征参数x缩放到0和1之间，转换函数为：
Figure FDA0002898419530000041
式中，xi min为特征参数xi的最小值，xi max为特征参数xi的最大值；震级M作为数据列表的最后一列，将初始化处理后的数据按震级M由小到大的顺序排列，建立输入列表。
6.根据权利要求5所述的分析方法，其特征在于，步骤(3)中，训练集、区间集、测试集采用的数据分别按总数据量的60％、20％、20％比例分配。
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