摘要
本发明涉及建筑物抗震风险评估技术领域,公开了基于多因素耦合的建筑抗震安全隐患评估方法及系统,方法包括如下步骤:通过采集待评估建筑的安全隐患的关键因素,并将各个关键因素信息赋予离散数值;通过关键因素构建以及关键因素之间的交互效应构建非线性耦合模型;通过传感器实时监测建筑状态信息,根据监测数据对破坏或倒塌可能性指标进行修正得到修正值,重新计算得到第二综合风险值;根据计算得到的第二综合风险值划分建筑抗震安全风险等级。本发明构建出破坏可能性指标和事故后果严重性指标,并由此计算综合风险值,实现了从静态属性到风险值的定量化建模评估,相比传统经验性、主观性强的单因子评估方法更为科学和客观。
技术关键词
安全隐患评估
长短期记忆神经网络模型
状态监测数据
机器学习模型
时间序列预测模型
抗震构造措施
梯度提升模型
指标
风险评估技术
输出预警信息
数据驱动方法
历史监测数据
建筑物抗震
接口模块
随机森林模型
多维监测
非线性
剔除噪声
系统为您推荐了相关专利信息
机器学习模型
模型更新
策略
自动驾驶系统
控制电路
钴基高温合金
热处理工艺参数
机器学习模型
数据集可视化
随机森林
电磁强化方法
低碳马氏体不锈钢
叶片
机器学习模型
脉冲
供热设备
智能调度方法
负荷特征
智能调度系统
负荷预测模型