结构非线性地震反应分析一直是地震工程界的热点和难点问题。弹塑性时程分析至今尚未良好的解决诸如结构模型的建立、材料非线性、构件恢复力模型以及数值分析等方面的难题,而神经网络技术具有大规模并行性、容错性和自组织自学习的优点,近年来成为进行结构的非线性地震反应分析的工具之一。本文结合已有的研究成果,利用MATLAB 软件平台的神经网络工具箱对结构的地震反应进行仿真和预测的探索和研究。主要结论有以下几个方面: ①实现了基于神经网络的结构线性地震反应仿真分析,仿真效果与时程分析结果比较接近; ②讨论了神经网络仿真建模的网络类型、神经元数目、激活函数、训练样本集和训练算法等问题,并提出了相应的解决方法;详细分析了神经网络中神经元数目对线性地震反应仿真的影响; ③初步实现了基于NSIN 神经网络的结构非线性地震反应的仿真。通过对训练样本集的研究,给出了选择神经网络的训练样本集的建议; 通过对结构的线性和非线性地震反应的仿真,可以得出,神经网络技术能有效地应用于结构地震反应分析,可以避免结构模型的建立,材料非线性,构件恢复力曲线,积分算法的简化处理等复杂问题,直接对输入和输出信号处理,具有较强的应用前景。