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申请/专利权人：陕西省地震局

摘要：一种极震区烈度评估方法、系统、电子设备及可读存储介质，属于地震灾害评估技术领域，方法包括：通过添加人为扰动的方法，扩充数据样本，使得扩充后各类型的数据样本体量相当；将数据样本内的数据进行归一化之后输入宽度学习网络中进行训练；将待预测数据归一化，输入训练好的宽度学习网络，得到烈度预测结果。本发明还公开了一种极震区烈度评估系统、电子设备及可读存储介质。在数据类型不平衡、样本不充分的情况下，本发明所提方法通过人为扰动的方式扩充数据样本，缓解数据类型不平衡和样本不充分的问题。仿真证明，相比于传统基于模型的方法，本发明的评估方法提高了烈度预测准确率。

主权项：1.一种极震区烈度评估方法，其特征在于，包括：通过添加人为扰动的方法，扩充数据样本，使得扩充后各类型的数据样本体量相当；将数据样本内的数据进行归一化之后输入宽度学习网络中进行训练；将待预测数据归一化，输入训练好的宽度学习网络，得到烈度预测结果；所述扩充数据样本的步骤，收集某一区间年份的历史地震数据，选取与极震区烈度相关的以下因素：震级、震源深度、陆地分区、VS30、设计峰值加速度、人均GDP以及烈度表版本，作为输入数据的7维特征，使用x＝[x1…x7]表示，式中，x1表示震级，x2表示震源深度，x3表示陆地分区，x4表示VS30，x5表示设计峰值加速度，x6表示人均GDP，x7表示烈度表版本；所述震级，反映地震释放能量的大小；所述震源深度，表征断层破裂点距地面的垂直距离；所述陆地分区，以东经105°为界，将中国陆地分为东部和西部两个区域；所述VS30，为地表以下30m深度范围内的等效剪切波速，表征震中场地条件的因子，其值越大表示场地越硬，值越小表示场地越软，不同的场地条件对地震波有不同的放大效应；所述设计峰值加速度，为烈度区划给出的当地建筑物抗震设防指标；所述人均GDP，为震中所在省份的人均GDP；所述烈度表版本，包括中国1957版、1980版、1999版和2008版地震烈度表；所述VS30估算值表示为V’S30＝VS30+n，其中n是均值为零的高斯分布，方差为式中δ表示估算误差的大小；用VS30估算值V’S30替代VS30值，通过对V’S30多次采样得到多个特征，实现数据样本扩充；震源深度的测量值表示为x′2＝x2+u，其中u是均值为零的高斯分布，方差为式中ε表示测量误差的大小；用x2′替代x2的值，通过对x2′多次采样得到多个特征，实现数据样本扩充；所述将数据样本内的数据进行归一化之后输入宽度学习网络中进行训练的步骤，所述宽度学习网络的训练过程如下：对数据集X生成相应的特征节点：Zi＝φXWei+βei式中，Wei,βei为随机产生的固定的权重和偏置，φ为激活函数，Zi为第i个特征节点，所有特征节点记为Zn＝[Z1,...,Zn]；由所有特征节点生成相应的增强节点：Hm＝ξZnWhm+βhm式中，Hm为第m个增强节点，所有增强节点记为Hm＝[H1,...,Hm]；求出网络参数Wm，记所有特征节点和增强节点为Am＝[Zn|Hm]，则Wm为：Wm＝[λI+AmAmT]-1AmTY其中λ→0，Y为给定训练标签；至此完成对宽度学习网络的训练。

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