地震灾害严重威胁人类的生命财产安全,基础隔震系统能够减轻地震给建筑物带来的风险。该系统通常表现出强烈的非线性特征,非线性时程分析的计算结果受不同地震输入的影响大,采用规范反应谱计算可以避免不同地震波对计算结果的影响,但规范反应谱仅能考虑结构的线性响应,因此等效线性化方法经常被用于基础隔震系统的简化计算。如何提出合理的等效线性化模型,并提高等效线性化方法的计算精度成为该领域的研究重点。本文首先选择Bouc-Wen滞回模型进行非线性时程分析,研究了各个模型参数在谐波响应和地震波响应下的敏感性排序;利用多种群遗传算法计算得到地震作用下的最优等效线性化参数（等效周期和等效阻尼比）;通过人工神经网络的训练,建立了等效线性化参数预测模型,并验证了预测模型的精度;最后将该模型用于估算隔震支座在地震作用下的位移响应。具体的研究内容及结论如下:（1）采用全局参数敏感性分析方法,综合考虑谐波响应和地震波响应分析结果,选择Bouc-Wen滞回模型中的屈服后刚度比α,滞回环形状控制参数β、γ作为最优等效线性化参数的计算变量。（2）基于非线性最大位移与线性最大位移相等的原则,采用多种群遗传算法二维搜索等效周期和等效阻尼比。研究了单自由度系统参数和Bouc-Wen滞回模型参数对最优等效线性化参数的影响机制。（3）通过BP神经网络拟合得到最优等效线性化参数预测模型,通过测试集对预测结果进行验证。将该模型预测的最优等效线性化参数带入线性系统求解最大线性位移,与非线性时程分析计算的最大弹塑性位移进行比较,两者的误差基本上在10%以内。（4）采用基于位移反应谱的等效线性化方法,分别采用地震波时程转化谱和规范反应谱迭代计算基础隔震系统在地震作用下的最大位移。结果表明本文提出最优等效线性化参数预测模型具有良好的精度和鲁棒性。