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摘要：本发明提供一种针对复杂地形地质条件下的区域建筑震害预测方法及系统，该预测方法通过获取待测区域的数据，基于数据获取待测区域的抗震响应结果；对所述抗震响应结果进行修正得到修正结果；解决了因为传统地震预测系统在复杂地形地质条件下受到诸多限制，包括地质异质性、多尺度、地球物理参数不确定性等导致预测结果不准确的问题。另外由于在对山地结构震后破坏进行预测时，土与结构相互影响结构的抗震响应，因此为了预测结果更加准确，需要对预测结果进行修正，修正后的结果避免了土与结构相互作用的影响，使得预测结果更加准确。本发明的方法这将有助于提前预警、科学规划城市建设、改善灾害防范措施，为应对地震灾害提供更为有效的支持。

主权项：1.一种针对复杂地形地质条件下的区域建筑震害预测方法，其特征在于，包括：获取待测区域的数据，基于所述数据获取所述待测区域的抗震响应结果；对所述抗震响应结果进行修正得到修正结果；将所述修正结果与所述待测区域的结构极限性能结果进行对比，得到待测区域建筑结构的损坏等级，并根据所述损坏等级进行成像展示；所述方法还包括：训练结构地震响应预测模型、复杂地形地质震动预测模型、土与结构相互作用预测模型和结构抗震性能预测模型；所述训练结构地震响应预测模型包括：基于待测区域的结构特征标签，按照预设第一比例的实测数据和仿真数据搭建地震响应数据库；根据地震响应数据库确定第一网络模型，将所述结构特征标签输入到所述第一网络模型中，执行网络训练，待预先定义的损失函数小于等于预设阈值时，结束训练；获取所述结构特征标签的权重值，将所述权重值大于预设阈值的标签作为第一目标标签；将第一目标标签输入到第二网络模型中，进行训练，待预先定义的损失函数小于预设阈值时，结束训练，并得到结构地震响应预测模型；所述训练复杂地形地质震动预测模型包括：基于地形地质特征标签，按照预设第二比例的实测数据和仿真数据搭建地震数据库；根据地震数据库确定第三网络模型，将所述地形地质特征标签输入到所述第三网络模型中，执行网络训练，待预先定义的损失函数小于预设阈值时，结束训练；获取所述地形地质特征标签的权重值，将所述权重值大于预设阈值的标签作为第二目标标签；将第二目标标签输入到第四网络模型中，进行训练，待预先定义的损失函数小于预设阈值时，结束训练，并得到复杂地形地质震动预测模型；所述训练土与结构相互作用预测模型包括：基于结构特征标签和土体特征标签按照预设第三比例的训练数据和测试数据搭建土与结构相互作用数据库；将所述结构特征标签和土体特征标签输入到第五网络模型中，执行网络训练，待预先定义的损失函数小于预设阈值时，结束训练；获取所述结构特征标签和土体特征标签的权重值，将所述权重值大于预设阈值的标签作为第三目标标签；将所述第三目标标签输入到第六网络模型中，进行训练，待预先定义的损失函数小于预设阈值时，结束训练，并得到土与结构相互作用预测模型；所述训练结构抗震性能预测模型包括：基于结构数据按照预设第四比例的训练数据和测试数据搭建结构性能数据库；将所述结构数据的特征标签输入到第七网络模型中，执行网络训练，待预先定义的损失函数小于预设阈值时，结束训练；获取所述结构数据的特征标签的权重值，将所述权重值大于预设阈值的标签作为第四目标标签；将所述第四目标标签输入到第八网络模型中，进行训练，待预先定义的损失函数小于预设阈值时，结束训练，并得到结构抗震性能预测模型；所述对所述抗震响应结果进行修正得到修正结果，包括：将待测区域的地形地质数据输入复杂地形地质震动预测模型，得到用于修正所述抗震响应结果的地震动放大系数；将待测区域的地形地质数据以及建筑结构数据输入土与结构相互作用预测模型，得到用于修正所述抗震响应结果的影响系数；将所述抗震响应结果、所述地震动放大系数和所述影响系数相乘得到修正结果。

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