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【发明授权】一种地震灾害破坏推演方法及系统_四川省华地建设工程有限责任公司_202311220698.3 

申请/专利权人:四川省华地建设工程有限责任公司

申请日:2023-09-21

公开(公告)日:2024-03-19

公开(公告)号:CN117077897B

主分类号:G01V1/30

分类号:G01V1/30;G01V1/28;G06N3/08;G06Q50/26

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.03.19#授权;2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要:本申请提供的一种地震灾害破坏推演方法及系统,获得地震损害结果;若不存在共性,则获得震例信息和基础信息,根据所述震例信息和所述基础信息评估震害影响系数,建立样本数据库,通过所述样本数据库搭建神经网络进行,根据数据优化函数对所述神经网络进行优化,构建出震害评估模型,将所述需要进行分析的地震灾害事件信息输入至所述震害评估模型中进行计算,获得地震损害结果。本申请能够通过与历史地震数据进行匹配,通过AI模型进行配合,能评估出各震害影响因素综合作用下,能够精确地获得可能出现的全部破坏等级及出现各种破坏等级的概率,从而实现救援力量有效的部署。

主权项:1.一种地震灾害破坏推演方法,其特征在于,所述方法包括:基于事先设定的地震灾害事件对应的共享因子评估函数以及目标地震灾害事件信息,从若干个目标地震灾害事件信息中评估不少于一个需要进行分析的地震灾害事件信息;基于人工智能模拟技术的地震灾害事件共享因子分析方式,分别确定所述目标地震灾害事件信息与每一个需要进行分析的地震灾害事件信息之间的共享因子;基于地震破坏结果,分别确定所述目标地震灾害事件信息与每一个需要进行分析的地震灾害事件信息是否存在共性;若存在共性,则根据历史地震数和灾害受损信息推演出,获得地震损害结果;若不存在共性,则获得震例信息和基础信息,根据所述震例信息和所述基础信息评估震害影响系数,建立样本数据库,通过所述样本数据库搭建神经网络进行,根据数据优化函数对所述神经网络进行优化,构建出震害评估模型,将所述需要进行分析的地震灾害事件信息输入至所述震害评估模型中进行计算,获得地震损害结果;其中,当从若干个目标地震灾害事件信息中评估不少于一个需要进行分析的地震灾害事件信息时,所述基于人工智能模拟技术的地震灾害事件共享因子分析方式,分别确定所述目标地震灾害事件信息与每一个需要进行分析的地震灾害事件信息之间的共享因子,之前还包括:基于每一个需要进行分析的地震灾害事件信息与所述目标地震灾害事件信息之间的差异,从所述不少于一个需要进行分析的地震灾害事件信息中挑选出第一事先设定数目的需要进行分析的地震灾害事件信息;所述基于人工智能模拟技术的地震灾害事件共享因子分析方式,分别确定所述目标地震灾害事件信息与每一个需要进行分析的地震灾害事件信息之间的共享因子,包括:基于人工智能模拟的地震灾害事件共享因子分析方式,分别确定所述目标地震灾害事件信息与所述第一事先设定数目的需要进行分析的地震灾害事件信息中每一个需要进行分析的地震灾害事件信息之间的共享因子;其中,所述基于每一个需要进行分析的地震灾害事件信息与所述目标地震灾害事件信息之间的差异,从所述不少于一个需要进行分析的地震灾害事件信息中挑选出第一事先设定数目的需要进行分析的地震灾害事件信息,包括以下至少一项:依据所述每一个需要进行分析的地震灾害事件信息与所述目标地震灾害事件信息之间的差异,对每一个需要进行分析的地震灾害事件信息进行排布,并基于排布结果依照指定顺序挑选出第一事先设定数目的需要进行分析的地震灾害事件信息;将所述不少于一个需要进行分析的地震灾害事件信息划分为若干个数据集合,依照其中一个数据集合中每一个需要进行分析的地震灾害事件信息与目标地震灾害事件信息之间的差异,依据事先设定挑选方式从所述其中一个数据集合中挑选需要进行分析的地震灾害事件信息,以使得从所述若干个数据集合中挑选出的需要进行分析的地震灾害事件信息的数量符合第一事先设定数目;其中,所述依照其中一个数据集合中每一个需要进行分析的地震灾害事件信息与目标地震灾害事件信息之间的差异,依据事先设定挑选方式从所述其中一个数据集合中挑选需要进行分析的地震灾害事件信息,包括:依照其中一个数据集合中每一个需要进行分析的地震灾害事件信息与目标地震灾害事件信息之间的差异,挑选与目标地震灾害事件信息之间的差异最小的需要进行分析的地震灾害事件信息确定为符合事先设定获得方式的需要进行分析的地震灾害事件信息;其中,所述目标地震灾害事件信息与其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息之间的共享因子包括:所述目标地震灾害事件信息的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息之间的共享因子以及所述目标地震灾害事件信息的关键信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的关键信息之间的共享因子;基于人工智能模拟技术的地震灾害事件共享因子分析方式,确定所述目标地震灾害事件信息与其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息之间的共享因子,包括:基于人工智能模拟的地震灾害事件共享因子分析方式,确定所述目标地震灾害事件信息的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息之间的共享因子,以及基于人工智能模拟的地震灾害事件共享因子分析方式,确定所述目标地震灾害事件信息的关键信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的关键信息之间的共享因子;其中,基于地震破坏结果,确定所述目标地震灾害事件信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息是否存在共性;若存在共性,则根据历史地震数和灾害受损信息推演出,获得地震损害结果;若不存在共性,则获得震例信息和基础信息,根据所述震例信息和所述基础信息评估震害影响系数,建立样本数据库,通过所述样本数据库搭建神经网络进行,根据数据优化函数对所述神经网络进行优化,构建出震害评估模型,将所述需要进行分析的地震灾害事件信息输入至所述震害评估模型中进行计算,获得地震损害结果,包括:若所述目标地震灾害事件信息的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息之间的共享因子符合存在共性要求,且所述目标地震灾害事件信息的关键信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的关键信息之间的共享因子符合存在共性要求,则确定所述目标地震灾害事件信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息存在共性;若所述目标地震灾害事件的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息之间的共享因子不符合存在共性要求,且所述目标地震灾害事件信息的关键信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的关键信息之间的共享因子符合存在共性要求,则确定所述目标地震灾害事件信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息存在共性;若所述目标地震灾害事件信息的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息之间的共享因子不符合存在共性要求,且所述目标地震灾害事件信息的关键信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的关键信息之间的共享因子不符合存在共性,则确定所述目标地震灾害事件信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息不存在共性;若所述目标地震灾害事件信息的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息之间的共享因子符合存在共性要求,且所述目标地震灾害事件信息的关键信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的关键信息之间的共享因子不符合存在共性要求,则依据所述目标地震灾害事件信息的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息,并通过数据优化函数优化神经网络以及震害评估模型,确定所述目标地震灾害事件信息的主题信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息的主题信息是否存在共性,并基于地震破坏结果,确定所述目标地震灾害事件信息与所述其中一个需要进行分析的地震灾害事件信息是否存在共性;若存在共性,则根据历史地震数和灾害受损信息推演出,获得地震损害结果;其中,所述若不存在共性,则获得震例信息和基础信息,根据所述震例信息和所述基础信息评估震害影响系数,建立样本数据库,通过所述样本数据库搭建神经网络进行,根据数据优化函数对所述神经网络进行优化,构建出震害评估模型,将所述需要进行分析的地震灾害事件信息输入至所述震害评估模型中进行计算,获得地震损害结果,包括:获得震例信息和基础信息中的地下结构信息,根据所述震例信息和所述地下结构信息量化出震害影响系数;将所述震害影响系数进行均衡化处理,获得对应的均衡化处理结果;对所述均衡化处理结果进行数据归一化处理,得到样本数据库,其中,样本数据库包含:训练集、验证集和测试集;根据所述训练集、所述验证集和所述测试集搭建神经网络,通过数据优化函数对所述神经网络进行系数优化,获得最优的初始权值和阈值;将所述最优的初始权值和阈值反馈至所述神经网络中,获得震害评估模型;通过所述震害评估模型对所述需要进行分析的地震灾害事件信息进行计算,获得地震损害结果。

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