基于二阶神经元深度神经网络的地震动峰值加速度预测方法

摘要

基于二阶神经元深度神经网络的地震动峰值加速度预测方法，本发明属于地震工程领域，它为了解决地震动预测的精度低的技术问题。地震动峰值加速度预测方法：一、在数据集中挑选出震级、投影距、剪切波速、地区、覆盖层厚度、断层类型和周期作为输入参数，相对应的地震动峰值加速度为目标参数；二、建立包含三个隐藏层的深度神经网络，神经元均为二阶元，采用双曲正切函数为激活函数，采用均方误差函数和Adam自适应优化函数进行反向传播，以平均绝对误差函数为评价函数；三、深度神经网络模型训练；四、峰值加速度预测。本发明采用一个多输入结构、二阶神经元网络，既能提高预测地震动峰值加速度的精度，又能保证深度神经网络模型的适用性。