我国是世界上地震灾害最为严重的国家之一,近年来汶川地震、玉树地震和近期发生的漾濞地震不断提醒着人们地震灾害的威胁。考虑到建筑在地震侵扰时的抵抗能力和震后恢复能力,建筑抗震韧性相关研究被广泛关注。对于城市建筑群,现有技术手段所能获取到的结构参数信息十分有限,本文在分析此不完备信息背景的基础上,针对公共建筑中常见的三跨内廊式RC框架结构,基于深度学习方法提出结构响应快速预测模型,并根据预测结果提出适用于城市建筑群结构韧性评估的方法。本文主要研究内容如下:1)结合现有建筑信息获取手段,分析了城市建筑群中信息不完备的特点,从易于获取的结构层面信息出发,设计了162个典型模型;然后基于设计思路,结合相关规范和设计经验,对这些典型模型的构件层面信息和截面层面信息进行补全和校核;之后对这些信息完备的模型在Open Sees中进行批量化建模,并挑选200条地震动进行弹塑性时程分析,汇总计算结果形成数据库;最后选择个别模型通过对比Open Sees和SAP2000模态计算结果,验证了本文中Open Sees建模分析的正确性;2)针对城市建筑群中易于获取的结构层面信息,选取其中的设防烈度、层数、层高、纵向柱距和横向尺寸作为输入;利用形成的数据库,基于深度学习方法,考虑输入变量中层数对应的实际物理意义,建立结构每层峰值楼板加速度和峰值层间位移角的快速预测模型;通过调整网络结构和学习率这两个超参数,比较和优化网络性能;最后参考相关论文中实际建筑背景选取4个算例结构、挑选20条地震动,从响应预测数值和结构损伤状态两个角度验证了预测模型的准确性,其中结构损伤状态预测正确率达到75%;3)在前述模型的基础上,考虑到不同城市建筑群中建筑信息差异性,选择建筑功能、建筑年代、层高层数和平面尺寸等结构层面信息各不相同的4栋建筑,根据结构每层峰值楼板加速度和峰值层间位移角大小,分别从结构损伤状态和结构经济损失、人员伤亡、非结构构件经济损失和维修时间等角度评价各个结构的韧性;此外,分别利用预测模型和有限元模型得到的结构响应进行各韧性指标的计算,对比说明了本文建立的深度学习结构响应预测模型在城市建筑群韧性评估方面的适用性和准确性。