一种基于机器学习的桥梁地震易损性预测方法与系统

本发明公开了一种基于机器学习的桥梁地震易损性预测方法与系统，包括：获取地震参数集，采用深度神经网络构建非线性映射模型，基于所述非线性映射模型进行易损概率预测，得到初步易损概率数据；获取桥梁结构数据构建桥梁几何模型，分析所述桥梁几何模型的分段材料异质性，若异质性超过预设阈值，则计算地震作用下的分段响应数据；基于所述分段响应数据，分析桥梁整体的空间差异性易损概率分布，获取精细预测结果；若精细预测结果与所述初步易损概率偏差超过预设阈值，则调整所述非线性映射模型，输出更新后的易损概率分布，得到最终易损预测结果。本发明显著提高了桥梁地震易损性预测的精度和可靠性，对提升桥梁结构的地震安全性具有重要意义。