【摘 要】
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提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型计算非线性结构地震响应的新方法,采用单向多层堆叠式LSTM架构,并借助滑动时间窗实现递推计算。改进了模型预测效果的评价指标,可考虑响应在不同幅值区间的敏感性差异,避免了传统评价指标的相位敏感问题。利用实测地震动和多层框架结构进行了新方法的验证,给出了网络超参数的取值原则,并讨论了不同工况下模型的泛化能力。结果表明,LSTM模型的计算精度较好、对地震动类型具有鲁棒性。由于神经网络模型便于分布式、云部署的特点,该方法可
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1711264),土木工程防灾国家重点实验室项目(SLDRCE19-B-22)。
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提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型计算非线性结构地震响应的新方法,采用单向多层堆叠式LSTM架构,并借助滑动时间窗实现递推计算。改进了模型预测效果的评价指标,可考虑响应在不同幅值区间的敏感性差异,避免了传统评价指标的相位敏感问题。利用实测地震动和多层框架结构进行了新方法的验证,给出了网络超参数的取值原则,并讨论了不同工况下模型的泛化能力。结果表明,LSTM模型的计算精度较好、对地震动类型具有鲁棒性。由于神经网络模型便于分布式、云部署的特点,该方法可
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