基于向量化与序列到序列代理模型的地震需求预测方法

基于向量化与序列到序列代理模型的地震需求预测方法，属于地震导致的结构损伤评估技术领域，包括如下步骤：(1)基于拉丁超立方采样生成包括几何、材料及地震边界条件的多维输入参数；(2)基于多维输入参数，利用有限元随机时程分析，生成钢筋混凝土框架结构的动态响应数据库；(3)采用深度学习算法，基于动态响应数据库训练点模型、向量化模型和序列到序列模型，分别用于结构响应预测和多目标可靠性分析。本发明通过整合深度学习技术(包括深度神经网络DNN、长短时记忆网络LSTM和Transformer架构)，实现了多目标动态响应的高效预测与多变量地震易损性评估，克服了现有方法在计算效率、模型适应性和多目标预测精度方面的不足。