Clough-Penzien功率谱模型参数的识别与统计建模及应用

摘要：

地震动的Clough-Penzien功率谱(简称"C-P谱")模型具有明确的物理意义,但是该模型需要识别的参数较多;而普通最小二乘(OLS)算法存在对数据的非线性识别初始值选择要求高、无法快速有效实现对大批量参数的精确识别等缺点.本文采用自适应加权粒子群优化(AWPSO)算法,基于典型的地震记录对C-P谱模型参数进行识别.结果表明:AWPSO算法识别的精度相比于OLS算法至少提升2.3%,且在计算效率方面具有较大的提升.从地震记录数据库中挑选出4159条地震记录,按照建筑抗震设计规范中的场地分类标准对其分组,采用AWPSO算法对各类场地的C-P谱模型参数进行识别和统计.采用K-S检验、A-D检验及AIC准则,确定了各参数的最优概率分布模型,并进一步计算了各参数之间的相关系数,建立了C-P谱模型的联合概率密度函数.采用Latin超立方抽样方法,得到了场地的统计抽样C-P谱模型,与规范转换的功率谱进行了对比分析,利用功率谱迭代修正的人工地震动合成方法,生成了具有场地特性的人工地震记录.

关键词：地震动合成、参数识别、统计建模、Clough-Penzien功率谱、AWPSO算法

所属期刊栏目：36

分类号：P315.9(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1204-1215