一种基于机器学习的建筑抗震韧性快速评估方法及系统

本发明涉及机器学习评估领域，尤其涉及一种基于机器学习的建筑抗震韧性快速评估方法及系统，通过构建目标建筑群的三维几何模型，明确若干目标建筑的相对位置关系，为结构构件赋予相应的材料属性，并确定结构构件的结构连接方式，整合目标建筑群的建筑源信息，选择地震波频率信息作为震前模拟模型的输入层，确定隐藏层数量，对建筑源信息进行标准预处理，对建筑源预信息进行学习，得到地震波在目标建筑群的传播模拟结果，并提取各目标建筑的地震动信息，并进行动态响应分析，以得到相邻目标建筑之间的碰撞可能性，便于精确地找到目标建筑群在地震作用下的薄弱环节，为抗震韧性的提升提供了明确的方向，降低了地震发生时相邻楼宇之间的碰撞风险。